Microsoft. Google. AWS. Iedereen probeert hetzelfde probleem op te lossen voor AI Agents: Hoe bouw je kennisgrafieken die snel genoeg zijn voor real-time LLM-toepassingen? FalkorDB is een open-source grafdatabase die dit oplost door opnieuw na te denken over hoe grafen werken. Het gebruikt spaarzame matrices en lineaire algebra in plaats van traditionele traversals! Laten we begrijpen wat hen zo snel maakt: Traditionele grafdatabases slaan relaties op als gekoppelde knooppunten en doorlopen deze één stap tegelijk. Maar er is een probleem: Wanneer je vraagt naar verbindingen, loopt de database door knooppunten en randen alsof je een kaart volgt. Voor enorme kennisgrafieken die AI-agents aandrijven, creëert dit een ernstige bottleneck. Maar wat als je de hele grafiek als een wiskundige structuur zou kunnen weergeven? Hier komen spaarzame matrices in beeld. Een spaarzame matrix slaat alleen de verbindingen op die bestaan. Geen verspilde ruimte, geen onnodige data. Alleen de relaties die ertoe doen. En hier is de doorbraak: Zodra je grafiek een spaarzame matrix is, kun je deze opvragen met behulp van lineaire algebra in plaats van traversals. Je vragen worden wiskundige bewerkingen, geen stap-voor-stap doorlopen van knooppunten. Wiskunde is sneller dan traversal. Veel sneller. ...