FalkorDB は、LLM (リーダーシップ管理モジュール) システム用の超高速グラフ データベースであり、LLM に長期記憶、コンテキスト理解、事実の知識を提供し、複雑な推論の実行を支援します。 GraphBLAS、スパース行列、線形代数クエリを通じて、事実性、コンテキスト理解、リアルタイム応答の観点から LLM の問題点に対処します。 従来の走査を疎行列と線形代数に置き換えることで、グラフ構造全体が数学的な行列に変換されます。疎行列は既存の接続のみを格納するため、空間と計算リソースを大幅に節約できます。クエリは行列演算に変換されるため、走査よりもはるかに高速になります。 ベクトル検索のみと比較すると、グラフ データベースはエンティティ間の微妙な関係やコンテキストを保持できるため、エージェントによって返される情報の精度と関連性が向上します。 GraphRAG の「知識キャッシュ」として、LLM は応答する前に数秒以内に関連サブグラフを取得する必要がありますが、FalkorDB はエンティティ リレーションシップ サブグラフを抽出し、それを数ミリ秒以内にプロンプトにフィードする役割を担います。 インテリジェント エージェント/チャットボットのメモリとして、「ユーザー - 意図 - エンティティ」の 3 つが会話中にリアルタイムで書き込まれ、次の会話ですぐに取得できます。 #AIメモリ#FalkorDB
ギットハブ: github.com/FalkorDB/Falko…