Je suis un blogueur travaillant sur un article explorant la combinaison de la recherche vectorielle et des graphes de connaissances. Je suis tombé sur FalkorDB. La plateforme est incroyable et très simple à utiliser. Comme je travaillais sur Google Colab comme plateforme pour le déploiement de code, j'ai utilisé les capacités cloud de FalkorDB pour déployer mes graphes de connaissances. En un rien de temps, l'instance sur AWS était opérationnelle et j'avais un nœud à ma disposition. Je suis ingénieur DevSecOps de profession et je comprends donc la complexité de la mise en place de l'infrastructure à partir de zéro et je suis extrêmement impressionné par la facilité avec laquelle l'installation a été effectuée. De plus, l'apparence de l'interface utilisateur est fabuleuse. Je pouvais visualiser les graphes très facilement et en comprendre le sens.

J'ai utilisé FalkorDB pour mettre en œuvre un flux de travail GraphRAG, et cela a été une excellente expérience dans l'ensemble. La connexion au cloud est transparente, et j'adore qu'il prenne en charge à la fois GraphRAG et les magasins de vecteurs dans un seul système. L'interface utilisateur est intuitive et facile à naviguer, ce qui la rend accessible même pour ceux qui sont nouveaux dans les solutions basées sur les graphes.

Ce que j'aime le plus chez FalkorDB, c'est sa performance incroyable en tant que base de données graphe. J'obtiens toujours des performances constantes même si j'augmente l'échelle du graphe. Il est bien pris en charge par les cadres LLM courants. La visualisation du graphe et la partie navigateur sont vraiment bonnes et pratiques.