Apprenez à mettre en œuvre la recherche DRIFT avec @neo4j et les workflows d'agents - une approche hybride qui combine recherche globale et locale pour des réponses GraphRAG plus précises. DRIFT commence large avec un contexte au niveau de la communauté, puis se concentre intelligemment sur des spécificités grâce à des requêtes de suivi itératives. Voici ce que vous découvrirez : 🔍 Comment DRIFT équilibre l'efficacité computationnelle avec la qualité des réponses complètes en évitant la nécessité de traiter chaque rapport communautaire ⚡ Mise en œuvre utilisant notre système de workflows asynchrones avec traitement parallèle pour les requêtes de suivi 🧠 Intégration de HyDE (Hypothetical Document Embeddings) pour améliorer la précision de la recherche vectorielle en générant des réponses hypothétiques avant le matching de similarité 🔄 Processus d'approfondissement itératif qui imite le comportement humain de recherche d'information - obtenir une vue d'ensemble d'abord, puis poser des questions ciblées Cette mise en œuvre par Tomaz reverse-engineers l'approche GraphRAG de @Microsoft, adaptée spécifiquement pour les workflows LlamaIndex et neo4j. Le système orchestre l'extraction d'entités, la synthèse communautaire et la traversée dynamique de graphes de connaissances à travers plusieurs étapes de workflow. Tutoriel complet avec des exemples de code :