Soy un bloguero que está trabajando en un artículo que explora la combinación de búsqueda vectorial y gráficos de conocimiento. Me encontré con FalkorDB. La plataforma es increíble y muy fácil de usar. Como estaba trabajando en Google Colab como mi plataforma para el despliegue de código, utilicé las capacidades en la nube de FalkorDB para desplegar mis gráficos de conocimiento. En poco tiempo, la instancia en AWS estaba en funcionamiento y se me proporcionó un nodo a mi disposición. Soy un ingeniero DevSecOps de profesión y, por lo tanto, entiendo la complejidad de configurar la infraestructura desde cero y estoy muy impresionado con la facilidad con la que se realizó la configuración. Además, la apariencia de la interfaz de usuario es fabulosa. Pude visualizar los gráficos muy fácilmente y darles sentido.

He estado usando FalkorDB para implementar un flujo de trabajo GraphRAG, y ha sido una gran experiencia en general. La conexión a la nube es perfecta, y me encanta que soporte tanto GraphRAG como almacenes vectoriales en un solo sistema. La interfaz de usuario es intuitiva y fácil de navegar, lo que la hace accesible incluso para aquellos que son nuevos en soluciones basadas en grafos.

Lo que más me gusta de FalkorDB es su increíble rendimiento como base de datos de grafos. Sigo obteniendo un rendimiento consistente incluso si escalo el grafo. Está bien soportado por los marcos de trabajo comunes de LLM. La visualización de grafos y la parte del navegador son realmente buenas y convenientes.