微軟。 谷歌。 AWS。 每個人都在嘗試解決 AI 代理的同一個問題： 如何構建足夠快速以支持實時 LLM 應用的知識圖譜？ FalkorDB 是一個開源圖形數據庫，通過重新構想圖形的工作方式來解決這個問題。它使用稀疏矩陣和線性代數，而不是傳統的遍歷！ 讓我們了解一下它們為什麼如此快速： 傳統的圖形數據庫將關係存儲為鏈接的節點，並一次一跳地遍歷它們。 但有一個問題： 當你查詢連接時，數據庫像跟隨地圖一樣走過節點和邊。對於驅動 AI 代理的大型知識圖譜，這會造成嚴重的瓶頸。 但如果你可以將整個圖形表示為數學結構呢？ 這就是稀疏矩陣的用武之地。 稀疏矩陣僅存儲存在的連接。沒有浪費的空間，沒有不必要的數據。只有重要的關係。 而這裡的突破是： 一旦你的圖形是稀疏矩陣，你就可以使用線性代數來查詢它，而不是遍歷。你的查詢變成數學運算，而不是逐步走過節點。 數學比遍歷更快。快得多。 ...