AI Infra：FalkorDB，给AI用的图数据库
https://github.com/FalkorDB/FalkorDB
你用它做什么？
FalkorDB 是一个专门给 AI 项目用的图数据库。它由原来 RedisGraph 的团队重新做的，不依赖 Redis。
谁在用？
- 数据科学家做知识图谱
- 推荐系统工程师找用户关系
- AI 产品团队做语义搜索
- 欺诈检测团队挖隐藏联系
典型场景：
- 你问“谁和这个用户有共同好友且买过类似商品？”
- 你搜“癌症治疗和哪些基因有关？”它能画出整条证据链
- 你输入一段文字，它自动把关键词变成图里的节点，连上关系
它怎么做到的？
1. 一边查图，一边查文本
你不用在两个系统之间来回切换。
比如：
- 先用 Cypher 找出“买过A产品的用户”
- 再用 SQL 找出这些用户里“年龄>30”的
- 最后用图遍历找出他们“还关注了哪些话题”
这三步，一条命令就能做完。
2. 快，是真的快
它用数学方法（稀疏矩阵）算图关系，比 Neo4j 快 5 到 10 倍。
- 1000万节点，1亿条边
- 查询响应时间 < 50 毫秒
- 不用买昂贵服务器，普通云主机就能跑
3. 能理解语义，不只是关键词
它能直接存向量嵌入（embedding）。
比如：
- 把“苹果”这个词变成一个 768 维的向量
- 把它挂到“水果”这个节点上
- 你搜“甜的水果”，它不光找“苹果”，还会找到“梨”“芒果”，因为它们的向量接近
用法：你把知乎文章、客服对话、产品评论都转成向量，存进图里。LLM 问“用户最近抱怨什么？”，它能返回“抱怨物流慢”的路径：用户A → 提交评论 → 含“物流慢” → 关联标签 → 涉及快递公司B
4. 数据存得聪明
- 主要数据放内存，速度快
- 不常改的数据自动存硬盘，不丢数据
- 用列式压缩，存几百个属性也不卡
- 节点多了？加机器，自动分片，不用重写代码
AI 怎么用它？
传统 AI 只知道“词”和“句”。FalkorDB 让它知道“谁和谁有关系”。
| 能力 | 举个实际例子 |
|---|---|
| 语义节点扩展 | “苹果”和“iPhone”向量相似 → 自动连一条边，权重0.92 |
| 多跳检索 | 用户A → 买过手机 → 常看评测 → 关注博主X → 博主X 推荐过耳机 → 所以推耳机给A |
| 知识对齐 | 把维基百科的实体关系导入，变成图的一部分，LLM 能引用真实结构 |
| 可解释 | 不是“系统推荐了这个”，而是“因为你看过A，A和B有关，B和C有关” |
你问：“为什么推荐这篇论文？”
它答：“因为这篇论文引用了你读过的三篇论文，而这三篇都被你关注的专家引用过。”
它能和谁一起用？
- LangChain：当你的知识库，不是靠向量库瞎撞
- LlamaIndex：替换掉简单向量检索，用图做推理
- GraphRAG：让它能走多跳路径，不是只看单个向量
- OpenAI / Hugging Face：嵌入模型输出直接存进图节点
- Neo4j / RedisGraph：现有数据能一键导入，不重做
你不用换掉整个系统。把 FalkorDB 插在 LLM 和数据库中间，它就负责“搞懂关系”。
和别的图数据库比，差在哪？
| 对比项 | FalkorDB | Neo4j | TigerGraph | RedisGraph |
|---|---|---|---|---|
| 速度 | 很快 | 一般 | 快 | 快但停更 |
| AI 支持 | 原生向量 | 有限 | 有但难用 | 无 |
| 扩展性 | 支持分片 | 不好扩 | 很好 | 单机 |
| 开源 | 完全开源 | 商业限制多 | 部分闭源 | 已停止维护 |
| 易用性 | SDK + Docker | 有界面 | 配置复杂 | 以前好，现在没人管 |
选它，不是因为“最新”，是因为它能跑、能连AI、还能改代码。
以后会怎么变化？
- GraphAI 模块：直接在图上跑聚类、更新嵌入，不用导出数据
- 自然语言查图：你说“找出所有和肺癌有关的基因”，它自动生成 Cypher 查询
- Falkor Cloud：不用自己搭，点一下就开一个图数据库
- 时序图支持：记录“关系怎么变的”，比如“用户上周关注A，本周关注B”