微软、谷歌、AWS等巨头都在攻克同一个难题：如何构建足够快速的知识图谱，以支持实时的LLM（大语言模型）应用？传统图数据库通过节点连接逐跳遍历，查询时如同在复杂地图中步行，面对海量数据时效率极低，成为AI智能体的性能瓶颈。FalkorDB提出了全新思路：用稀疏矩阵和线性代数替代传统遍历，将整个图结构转化为数学矩阵。稀疏矩阵只存储存在的连接，极大节省空间和计算资源。查询变成矩阵运算，速度远超遍历。相比仅靠向量搜索，图数据库能保留实体间的细腻关系和上下文，提升智能体返回信息的准确性和相关性。FalkorDB优势：- 超高速、多租户图数据库- 稀疏矩阵高效存储- 支持OpenCypher查询语言，兼容Neo4j- 专为LLM和智能体记忆设计- 基于Redis，部署简便实测仅需一条Docker命令启动，性能提升立竿见影。开源免费，适合需要实时关联数据访问的AI项目。知识图谱是智能体下一道瓶颈，跳出传统遍历，拥抱数学运算，才是未来高效连接信息的关键。项目链接：github.com/FalkorDB/FalkorDB
