لا يفشل وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agents) بسبب نماذج LLMs، وإنما بسبب الذاكرة: والحل FalkorDB 🚀🤯

التحدي الحقيقي الذي تواجهه اليوم شركات كبرى مثل Google وMicrosoft هو كيفية بناء Knowledge Graph يستجيب بسرعة توازي سرعة النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) !!

الحل التقليدي يعتمد على قواعد البيانات المتجهة (Vector DBs) التي تفتقد للسياق العميق للعلاقات ؛؛ هنا تأتي أداة FalkorDB لتغير قواعد اللعبة !!

✴️ هذه الأداة مفتوحة المصدر لا تعمل كقواعد البيانات الرسومية التقليدية التي تتنقل ببطء بين العقد (Node-by-Node)؛ بل تعيد هيكلة البيانات باستخدام Sparse Matrices و Linear Algebra ؛؛

✴️ الرياضيات حلت محل عمليات البحث التقليدية، والنتيجة سرعة استجابة خيالية.

لماذا تعتبر FalkorDB البنية التحتية التي يحتاجها كل مطور AI 🤔

✴️ تفوق GraphRAG: توفر دقة أعلى بمراحل من الـ VectorRAG، حيث تحافظ على “العلاقات” وسياق البيانات كاملًا، وهو ما يقلل الهلوسة بشكل كبير.

✴️ سرعة لحظية (Real-time): بفضل اعتمادها على بنية Redis ومحرك الجبر الخطي، الاستجابة تكون فورية مهما تعقدت البيانات.
✴️ تدعم الـ Multi-tenancy لإدارة أكثر من 10,000 رسم بياني في instance واحد بسلاسة.
✴️ متوافقة تمامًا مع OpenCypher ويمكنك تشغيلها بـ Docker Command واحد فقط.

💡 إذا كنت تبني تطبيقات تعتمد على GenAI أو الوكلاء الأذكياء، فهذه الأداة تنقل “ذاكرة” تطبيقك إلى مستوى آخر.

للاطلاع على المشروع (GitHub) 🔗👇

https://github.com/FalkorDB/FalkorDB

الموقع الرسمي 🔗

من هنا