FalkorDB, une base de données graphiques ultra-rapide pour les systèmes LLM (Leadership Management Module), fournit aux LLM une mémoire à long terme, une compréhension contextuelle et des connaissances factuelles pour les aider à effectuer un raisonnement complexe. Il s'attaque aux problèmes de LLM en termes de factualité, de compréhension contextuelle et de réponse en temps réel grâce à GraphBLAS, aux matrices creuses et aux requêtes d'algèbre linéaire. En remplaçant le parcours traditionnel par des matrices creuses et l'algèbre linéaire, la structure du graphe est entièrement transformée en une matrice mathématique. Cette matrice creuse ne stocke que les connexions existantes, ce qui permet de réaliser d'importantes économies d'espace et de ressources de calcul. Les requêtes sont ainsi transformées en opérations matricielles, ce qui les rend beaucoup plus rapides que le parcours traditionnel. Comparées à la recherche vectorielle seule, les bases de données graphiques peuvent préserver les relations subtiles et le contexte entre les entités, améliorant ainsi la précision et la pertinence des informations renvoyées par l'agent. En tant que « cache de connaissances » de GraphRAG, LLM doit récupérer le sous-graphe pertinent en quelques secondes avant de répondre, tandis que FalkorDB est responsable de l'extraction du sous-graphe entité-relation et de son intégration dans l'invite en quelques millisecondes. En tant que mémoire pour les agents intelligents/chatbots, le triplet « utilisateur-intention-entité » est écrit en temps réel pendant la conversation et peut être immédiatement récupéré lors du prochain échange. #Mémoire IA #FalkorDB
github：github.com/FalkorDB/Falko…