Microsoft. Google. AWS. Alla försöker lösa samma problem för AI-agenter: Hur bygger man kunskapsgrafer som är tillräckligt snabba för realtidsapplikationer inom LLM? FalkorDB är en öppen källkodsdatabas för grafer som löser detta genom att omdefiniera hur grafer fungerar. Den använder glesa matriser och linjär algebra istället för traditionell traversering! Låt oss förstå vad som gör dem så snabba: Traditionella grafdatabaser lagrar relationer som länkade noder och går igenom dem ett hopp i taget. Men det finns ett problem: När du söker efter anslutningar går databasen genom noder och kanter som om den följer en karta. För massiva kunskapsgrafer som driver AI-agenter skapar detta en allvarlig flaskhals. Men tänk om du kunde representera hela grafen som en matematisk struktur? Det är här glesa matriser kommer in. En gles matris lagrar endast de kopplingar som finns. Ingen slöseri med utrymme, ingen onödig data. Bara de relationer som betyder något. Och här är genombrottet: När din graf är en gles matris kan du fråga den med linjär algebra istället för traversering. Dina frågor blir matematiska operationer, inte steg-för-steg-genomgångar genom noder. Matematik går snabbare än att ta sig fram. Mycket snabbare. ...