LLM(리더십 관리 모듈) 시스템을 위한 초고속 그래프 데이터베이스인 FalkorDB는 LLM에 장기 기억, 맥락적 이해, 사실적 지식을 제공하여 복잡한 추론을 수행하는 데 도움을 줍니다. 이 책은 GraphBLAS, 희소 행렬, 선형 대수 쿼리를 통한 사실성, 맥락적 이해, 실시간 응답 측면에서 LLM의 문제점을 해결합니다. 기존의 순회를 희소 행렬과 선형 대수로 대체함으로써 전체 그래프 구조가 수학적 행렬로 변환됩니다. 희소 행렬은 기존 연결만 저장하므로 공간과 계산 리소스를 크게 절약할 수 있습니다. 쿼리는 행렬 연산으로 변환되므로 순회보다 훨씬 빠릅니다. 벡터 검색만 사용하는 경우에 비해 그래프 데이터베이스는 엔터티 간의 미묘한 관계와 맥락을 보존할 수 있으므로 에이전트가 반환하는 정보의 정확성과 관련성을 향상시킵니다. GraphRAG의 "지식 캐시"인 LLM은 응답하기 전에 몇 초 내에 관련 하위 그래프를 검색해야 하는 반면, FalkorDB는 엔터티-관계 하위 그래프를 추출하여 밀리초 내에 프롬프트에 입력해야 합니다. 지능형 에이전트/챗봇의 메모리로서, "사용자-의도-엔터티" 트리플은 대화 중에 실시간으로 작성되며, 다음 대화 라운드에서 즉시 검색할 수 있습니다. #AI 메모리 #FalkorDB
깃허브: https://t.co/MXAHYC7cyx