Microsoft. Google. AWS. Todos estão tentando resolver o mesmo problema para Agentes de IA: Como construir grafos de conhecimento que sejam rápidos o suficiente para aplicações LLM em tempo real? FalkorDB é um banco de dados gráfico de código aberto que resolve isso ao reimaginar como os grafos funcionam. Ele usa matrizes esparsas e álgebra linear em vez de travessia tradicional! Vamos entender o que os torna tão rápidos: Bancos de dados gráficos tradicionais armazenam relacionamentos como nós ligados e os percorrem um salto de cada vez. Mas há um problema: Quando você consulta por conexões, o banco de dados percorre nós e arestas como se estivesse seguindo um mapa. Para grafos de conhecimento massivos que alimentam agentes de IA, isso cria um sério gargalo. Mas e se você pudesse representar todo o grafo como uma estrutura matemática? É aqui que entram as matrizes esparsas. Uma matriz esparsa armazena apenas as conexões que existem. Sem espaço desperdiçado, sem dados desnecessários. Apenas os relacionamentos que importam. E aqui está a grande descoberta: Uma vez que seu grafo é uma matriz esparsa, você pode consultá-lo usando álgebra linear em vez de travessia. Suas consultas se tornam operações matemáticas, não caminhadas passo a passo através de nós. A matemática é mais rápida do que a travessia. Muito mais rápida. ...