Microsoft. Google. AWS. Iedereen probeert hetzelfde probleem op te lossen voor AI Agents: Hoe bouw je kennisgrafieken die snel genoeg zijn voor real-time LLM-toepassingen? FalkorDB is een open-source grafdatabase die dit oplost door opnieuw na te denken over hoe grafen werken. Het gebruikt spaarzame matrices en lineaire algebra in plaats van traditionele traversals! Laten we begrijpen wat hen zo snel maakt: Traditionele grafdatabases slaan relaties op als gekoppelde knooppunten en doorlopen deze één stap tegelijk. Maar er is een probleem: Wanneer je vraagt naar verbindingen, loopt de database door knooppunten en randen alsof je een kaart volgt. Voor enorme kennisgrafieken die AI-agents aandrijven, creëert dit een ernstige bottleneck. Maar wat als je de hele grafiek als een wiskundige structuur zou kunnen weergeven? Hier komen spaarzame matrices in beeld. Een spaarzame matrix slaat alleen de verbindingen op die bestaan. Geen verspilde ruimte, geen onnodige data. Alleen de relaties die ertoe doen. En hier is de doorbraak: Zodra je grafiek een spaarzame matrix is, kun je deze opvragen met behulp van lineaire algebra in plaats van traversals. Je vragen worden wiskundige bewerkingen, geen stap-voor-stap doorlopen van knooppunten. Wiskunde is sneller dan traversal. Veel sneller. Bovendien maken spaarzame matrices opslag ongelooflijk efficiënt. Je slaat alleen op wat bestaat, wat betekent dat je enorme kennisgrafieken in het geheugen kunt passen zonder middelen te verbruiken. Dus, waarom niet gewoon bij Vector Search blijven? Vector search is snel, maar het vangt alleen naïeve gelijkenis. Ze vinden patronen, maar missen de structuur. Grafen vangen de genuanceerde relaties tussen entiteiten. Dit zorgt ervoor dat de context die voor je Agent wordt opgehaald, zeer nauwkeurig en relevant is, niet alleen "vergelijkbaar." En dit is wat je krijgt met FalkorDB: ↳ Ultra-snelle, Multi-tenant Grafdatabase ↳ Efficiënte opslag met behulp van spaarzame matrixrepresentatie ↳ Compatibel met OpenCypher (dezelfde querytaal als Neo4j) ↳ Specifiek gebouwd voor LLM-toepassingen en agentgeheugen ↳ Draait op Redis voor eenvoudige implementatie Aan de slag gaan kost één Docker-opdracht. Ik heb het getest met hun Python-client, en het prestatieverschil is onmiddellijk merkbaar. Als je AI-agents bouwt die real-time toegang nodig hebben tot verbonden informatie, is dit het waard om te verkennen. Het beste is dat het 100% open-source is! Ik heb de link naar hun GitHub-repo in de volgende tweet gedeeld!

Je bent in een ML Engineer interview bij Google. Interviewer: We moeten een LLM trainen op 1.000 GPU's. Hoe zou je ervoor zorgen dat alle GPU's delen wat ze leren? Jij: Gebruik een centrale parameter server om de gewichten te aggregeren en opnieuw te distribueren. Interview voorbij. Hier is wat je gemist hebt:

Google heeft net "Attention is all you need (V2)" uitgebracht Dit paper zou het grootste probleem van AI kunnen oplossen: Catastrofaal vergeten. Wanneer AI-modellen iets nieuws leren, hebben ze de neiging om te vergeten wat ze eerder hebben geleerd. Mensen werken niet op deze manier, en nu heeft Google Research een oplossing. Geneste Leren. Dit is een nieuw paradigma voor machine learning dat modellen behandelt als een systeem van onderling verbonden optimalisatieproblemen die op verschillende snelheden draaien - net zoals onze hersenen informatie verwerken. Hier is waarom dit belangrijk is: LLM's leren niet van ervaringen; ze blijven beperkt tot wat ze tijdens de training hebben geleerd. Ze kunnen niet leren of verbeteren in de loop van de tijd zonder eerdere kennis te verliezen. Geneste Leren verandert dit door de architectuur van het model en het trainingsalgoritme als hetzelfde te beschouwen - gewoon verschillende "niveaus" van optimalisatie. Het paper introduceert Hope, een proof-of-concept-architectuur die deze benadering demonstreert: ↳ Hope presteert beter dan moderne recurrente modellen op taken voor taalmodellering ↳ Het gaat beter om met lange-context geheugen dan de meest geavanceerde modellen ↳ Het bereikt dit door "continuüm geheugen systemen" die op verschillende frequenties worden bijgewerkt Dit is vergelijkbaar met hoe onze hersenen tegelijkertijd kortetermijn- en langetermijngeheugen beheren. We zouden eindelijk de kloof kunnen dichten tussen AI en het vermogen van de menselijke hersenen om continu te leren. Ik heb de link naar het paper in de volgende tweet gedeeld!