マイクロソフト。 ググる。 AWS。 誰もがAIエージェントの同じ問題を解決しようとしています: リアルタイムのLLMアプリケーションに十分な速さで知識グラフを構築するにはどうすればいいですか? FalkorDBは、グラフの仕組みを再構築することでこの問題を解決するオープンソースのグラフデータベースです。従来の走査の代わりに、疎行列と線形代数を使っています! なぜ彼らがこれほど速いのかを理解しましょう: 従来のグラフデータベースは、関係をリンクされたノードとして保存し、1回のホップごとにそれらを走査します。 しかし問題があります: 接続を問い合わせると、データベースはマップをたどるようにノードやエッジを歩きます。AIエージェントを動かす大規模な知識グラフにとって、これは深刻なボトルネックを生み出します。 しかし、もしグラフ全体を数学的構造として表現できたらどうでしょうか? ここでスパース行列が役立ちます。 スパース行列は存在する接続のみを格納します。無駄なスペースもなく、不要なデータもありません。ただ、大切な人間関係だけが大事です。 そして、これが画期的な発見です: グラフがスパース行列になったら、走査の代わりに線形代数でクエリできます。クエリはノードを段階的に歩くのではなく、数学的な操作になります。 数学は移動よりも速いです。ずっと速い。 ...