Aprenda a implementar DRIFT Search con flujos de trabajo de @neo4j y agentes, un enfoque híbrido que combina la búsqueda global y local para obtener respuestas GraphRAG más precisas. DRIFT comienza con un contexto a nivel de comunidad, luego profundiza de manera inteligente en los detalles a través de consultas de seguimiento iterativas. Esto es lo que descubrirás: 🔍 Cómo DRIFT equilibra la eficiencia computacional con la calidad integral de las respuestas al evitar la necesidad de procesar cada informe de la comunidad ⚡ Implementación utilizando nuestro sistema de flujos de trabajo asíncronos con procesamiento paralelo para consultas de seguimiento 🧠 Integración de HyDE (incrustaciones hipotéticas de documentos) para mejorar la precisión de la búsqueda vectorial mediante la generación de respuestas hipotéticas antes de la coincidencia de similitudes 🔄 Proceso iterativo de profundización que refleja el comportamiento humano de búsqueda de información: primero obtenga el panorama general y luego haga preguntas específicas Esta implementación de Tomaz realiza ingeniería inversa del enfoque GraphRAG de @Microsoft, adaptado específicamente para los flujos de trabajo de LlamaIndex y neo4j. El sistema organiza la extracción de entidades, el resumen de la comunidad y el recorrido dinámico del gráfico de conocimiento a través de varios pasos del flujo de trabajo. Tutorial completo con ejemplos de código: