Por qué evito las bases de datos de grafos La pregunta: "¿Está lista la producción de trapos de Knowledge Graph? ¿Deberíamos usarlo?" La respuesta: después de 10 años en ML, me mantengo alejado de las bases de datos de gráficos. Todas las empresas que he visto entrar en el mundo de los gráficos vuelven a SQL en 4-5 años. Los problemas son reales: Difícil de contratar talento (más fácil de encontrar expertos en PostgreSQL) La definición del esquema crea debates interminables sin mejores prácticas claras La mayoría de los casos de uso solo necesitan 1-2 recorridos, no operaciones de gráficos complejos Incluso el "gráfico" de Facebook era en realidad una gran base de datos MySQL. La única empresa que realmente necesita bases de datos de gráficos es LinkedIn para cálculos de amistad de 3 a 5 grados. Incluso para el enfoque de gráficos de documentos de Microsoft, prefiero usar incrustaciones ajustadas. Un gráfico es solo una matriz de adyacencia, y el ajuste fino puede acercarlo a esa definición de similitud sin la complejidad operativa. Comience con sus datos: deje que los casos de uso específicos justifiquen la complejidad del gráfico en lugar de elegir primero la tecnología. El gráfico puede ser un 2% mejor, pero los enfoques tradicionales que funcionan bien significan que el 2% rara vez justifica el costo de mantenimiento.