O FalkorDB, um banco de dados gráfico ultrarrápido para sistemas LLM (Módulo de Gestão de Liderança), fornece aos LLMs memória de longo prazo, compreensão contextual e conhecimento factual para ajudá-los a realizar raciocínios complexos. Ele aborda os principais problemas do LLM em termos de factualidade, compreensão contextual e resposta em tempo real por meio de GraphBLAS, matrizes esparsas e consultas de álgebra linear. Ao substituir a travessia tradicional por matrizes esparsas e álgebra linear, toda a estrutura do grafo é transformada em uma matriz matemática. A matriz esparsa armazena apenas as conexões existentes, o que economiza muito espaço e recursos computacionais. As consultas são transformadas em operações matriciais, tornando-as muito mais rápidas do que a travessia. Em comparação com a busca vetorial isoladamente, os bancos de dados de grafos podem preservar as relações sutis e o contexto entre as entidades, melhorando a precisão e a relevância das informações retornadas pelo agente. Como "cache de conhecimento" do GraphRAG, o LLM precisa recuperar o subgrafo relevante em segundos antes de responder, enquanto o FalkorDB é responsável por extrair o subgrafo de relacionamento entidade-objeto e inseri-lo no Prompt em milissegundos. Como forma de armazenamento de dados para agentes inteligentes/chatbots, a tripla "intenção do usuário-entidade" é registrada em tempo real durante a conversa e pode ser recuperada imediatamente na próxima rodada de interação. #Memória de IA#FalkorDB
github：github.com/FalkorDB/Falko…