Naučte se implementovat vyhledávání DRIFT s pracovními postupy @neo4j a agentů – hybridní přístup, který kombinuje globální a místní vyhledávání pro přesnější odpovědi GraphRAG. DRIFT začíná zeširoka kontextem na úrovni komunity a poté inteligentně proniká do specifik prostřednictvím iterativních následných dotazů. Zde je to, co objevíte: 🔍 Jak DRIFT vyvažuje výpočetní efektivitu s komplexní kvalitou odpovědí tím, že se vyhne nutnosti zpracovávat každou zprávu komunity ⚡ Implementace pomocí našeho asynchronního systému workflow s paralelním zpracováním pro následné dotazy 🧠 Integrace HyDE (Hypotetical Document Embeddings) pro zlepšení přesnosti vektorového vyhledávání generováním hypotetických odpovědí před porovnáváním podobnosti 🔄 Iterativní proces prohlubování, který odráží lidské chování při vyhledávání informací – nejprve získejte celkový obraz a poté pokládejte cílené otázky Tato implementace reverzními inženýry společnosti Tomaz @Microsoft přístup GraphRAG, přizpůsobený speciálně pro pracovní postupy LlamaIndex a neo4j. Systém orchestruje extrakci entit, sumarizaci komunity a dynamické procházení znalostních grafů prostřednictvím několika kroků pracovního postupu. Kompletní tutoriál s příklady kódu: