Opi toteuttamaan DRIFT Search @neo4j- ja agenttityönkulkujen avulla - hybridilähestymistapa, joka yhdistää globaalin ja paikallisen haun tarkempien GraphRAG-vastausten saamiseksi. DRIFT alkaa laajasti yhteisötason kontekstista ja porautuu sitten älykkäästi yksityiskohtiin iteratiivisten seurantakyselyiden avulla. Tässä on mitä löydät: 🔍 Miten DRIFT tasapainottaa laskennallisen tehokkuuden ja kattavan vastausten laadun välttämällä jokaisen yhteisön raportin käsittelyn ⚡ Toteutus käyttämällä asynkronista työnkulkujärjestelmäämme, jossa on rinnakkainen käsittely seurantakyselyjä varten 🧠 HyDE (Hypothetical Document Embeddings) -integrointi parantaa vektorihaun tarkkuutta luomalla hypoteettisia vastauksia ennen samankaltaisuuden vastaavuutta 🔄 Iteratiivinen syvennysprosessi, joka heijastaa ihmisen tiedonhakukäyttäytymistä - hanki ensin kokonaiskuva ja esitä sitten kohdennettuja kysymyksiä Tämä Tomazin käänteismallintajien toteuttama toteutus @Microsoft GraphRAG-lähestymistapaa, joka on mukautettu erityisesti LlamaIndex-työnkulkuihin ja neo4j:hen. Järjestelmä organisoi entiteetin poimimisen, yhteisön yhteenvedon ja dynaamisen tietokaavion läpikäymisen useiden työnkulkuvaiheiden kautta. Täydellinen opetusohjelma koodiesimerkeillä: