La base de connaissances de vos IA, en France
Une base graphe + vectorielle ultra-rapide propulsée par FalkorDB et opérée par DINAO. Le socle de vos GraphRAG et agents IA — vecteurs et connaissances hébergés sur nos serveurs français.
Qu'est-ce que FalkorDB ?
FalkorDB est une base de données graphe haute performance dotée d'un index vectoriel natif. Héritière modernisée de RedisGraph, elle représente le graphe via des matrices d'adjacence creuses et exploite l'algèbre linéaire (bibliothèque GraphBLAS) pour exécuter des requêtes parmi les plus rapides du marché.
Elle implémente le modèle Property Graph et le langage OpenCypher, et permet de combiner, dans une même requête, parcours de graphe, recherche vectorielle (HNSW) et recherche full-text. C'est précisément ce qui en fait une brique de choix pour le GraphRAG, les graphes de connaissances de LLM, les moteurs de recommandation et les assistants IA.
Côté technique, le cœur est en C/C++, FalkorDB fonctionne comme un module Redis et s'accompagne de clients Python, Java, Node.js, Go, Rust et C#, ainsi que d'un SDK GraphRAG officiel et d'une interface web d'administration. Le déploiement Docker est immédiat. (Licence SSPLv1.)
Hébergez FalkorDB chez DINAO
Paliers de ressources compatibles avec les pré-requis de FalkorDB (1 vCPU / 512 Mo / 2 Go minimum). Hébergé en France, infogéré.
- 1 vCPU dédiés
- 2 Go de RAM
- 20 Go NVMe
- Sauvegardes quotidiennes
- Infogéré & supervisé par DINAO
- 2 vCPU dédiés
- 4 Go de RAM
- 40 Go NVMe
- Sauvegardes quotidiennes
- Infogéré & supervisé par DINAO
- 4 vCPU dédiés
- 8 Go de RAM
- 80 Go NVMe
- Sauvegardes quotidiennes
- Infogéré & supervisé par DINAO
- 8 vCPU dédiés
- 16 Go de RAM
- 160 Go NVMe
- Sauvegardes quotidiennes
- Infogéré & supervisé par DINAO
Cette application utilise l'IA
Le conteneur héberge l'application, pas le moteur d'IA (qui exige des GPU dédiés) : l'inférence se branche à l'extérieur, avec votre propre clé fournisseur. Privilégiez un moteur souverain — Mistral AI, NumSpot, Scaleway ou OVHcloud AI Endpoints (France, RGPD) ; un acteur international (OpenAI, Anthropic…) seulement si une capacité précise l'exige. Abonnements d'inférence non inclus dans l'hébergement.
Détails techniques
Vous vous demandez…
FalkorDB est-il une IA / un LLM ?
Non. FalkorDB ne génère pas de texte : c'est la base de connaissances et de vecteurs que votre IA interroge. Elle stocke le graphe et les embeddings utilisés par vos LLM pour le RAG et le GraphRAG.
Qu'apporte le « GraphRAG » par rapport à un RAG classique ?
Le GraphRAG combine la recherche vectorielle (similarité sémantique) avec un graphe de connaissances : votre IA exploite non seulement des passages proches, mais aussi les relations entre entités, pour des réponses plus précises et explicables.
Où sont hébergés mes vecteurs et mon graphe ?
Sur l'infrastructure DINAO en France, dans un des datacenters disponible. Vos embeddings et votre socle de connaissances ne quittent pas le territoire.
Comment intégrer FalkorDB à mon application IA ?
Via le langage OpenCypher et des clients officiels (Python, Java, Node.js, Go, Rust, C#), ou directement avec le SDK GraphRAG qui s'interface avec les LLM. FalkorDB fonctionne comme un module Redis, compatible avec l'écosystème associé.
Puis-je changer de formule ou exporter mes données ?
Oui. Vous montez ou descendez de palier à tout moment, et votre graphe comme vos vecteurs restent exportables — pas de verrouillage propriétaire.
