FalkorDB, una base de datos de gráficos ultrarrápida para sistemas LLM (Módulo de Gestión de Liderazgo), proporciona a los LLM memoria a largo plazo, comprensión contextual y conocimiento fáctico para ayudarlos a realizar razonamientos complejos. Aborda los puntos críticos del LLM en términos de factualidad, comprensión contextual y respuesta en tiempo real a través de GraphBLAS, matrices dispersas y consultas de álgebra lineal. Al sustituir el recorrido tradicional por matrices dispersas y álgebra lineal, toda la estructura del grafo se transforma en una matriz matemática. La matriz dispersa solo almacena las conexiones existentes, lo que ahorra considerablemente espacio y recursos computacionales. Las consultas se transforman en operaciones matriciales, lo que las hace mucho más rápidas que el recorrido. En comparación con la búsqueda vectorial únicamente, las bases de datos gráficas pueden preservar las relaciones sutiles y el contexto entre entidades, mejorando la precisión y la relevancia de la información devuelta por el agente. Como "caché de conocimiento" de GraphRAG, LLM necesita recuperar el subgráfico relevante en cuestión de segundos antes de responder, mientras que FalkorDB es responsable de extraer el subgráfico entidad-relación y alimentarlo al Prompt en cuestión de milisegundos. Como memoria para agentes inteligentes/chatbots, el triple "usuario-intención-entidad" se escribe en tiempo real durante la conversación y puede recuperarse inmediatamente en la siguiente ronda de conversación. #MemoriaIA#FalkorDB
github：github.com/FalkorDB/Falko…