LlamaIndex teraz dostarcza natywną wyszukiwarkę MCP z naszą dokumentacją! - Twoje agenty kodujące mogą bezpośrednio uzyskać dostęp do narzędzi wyszukiwania w całej naszej dokumentacji! 🔍 Możesz wprowadzić ten URL do dowolnego klienta/frameworka/narzędzia, które obsługuje wyszukiwanie MCP: 🔎 search_docs — wyszukiwanie leksykalne w celu szybkiego znajdowania odpowiedniej dokumentacji 🎯 grep_docs — dokładne wyszukiwanie regex z kontekstowymi liniami dla precyzyjnych wyszukiwań 📖 read_doc — pełny dostęp do treści strony dla dowolnej ścieżki dokumentacji Przeczytaj pełne szczegóły implementacji: Wypróbuj to z swoimi agentami i przepływami pracy:

LlamaIndex jest sponsorem i prelegentem na @wandb ( @CoreWeave ) Fully Connected London (4–5 listopada), dwudniowym wydarzeniu dla inżynierów wprowadzających AI do produkcji. Wykład: Automatyzacja pracy wiedzy z wykorzystaniem agentów AI Prelegent: @tuanacelik (Sr. DevRel Eng) #AI #LLM #Agents #LlamaIndex #FullyConnected2025

Dowiedz się, jak wdrożyć DRIFT Search z @neo4j i agentami Workflows - hybrydowe podejście, które łączy globalne i lokalne wyszukiwanie dla dokładniejszych odpowiedzi GraphRAG. DRIFT zaczyna szeroko, z kontekstem na poziomie społeczności, a następnie inteligentnie zagłębia się w szczegóły poprzez iteracyjne zapytania uzupełniające. Oto, co odkryjesz: 🔍 Jak DRIFT równoważy efektywność obliczeniową z jakością odpowiedzi, unikając potrzeby przetwarzania każdego raportu społeczności ⚡ Wdrożenie przy użyciu naszego systemu async workflows z równoległym przetwarzaniem dla zapytań uzupełniających 🧠 Integracja HyDE (Hipotetyczne Osadzenia Dokumentów), aby poprawić dokładność wyszukiwania wektorowego poprzez generowanie hipotetycznych odpowiedzi przed dopasowaniem podobieństwa 🔄 Proces iteracyjnego pogłębiania, który odzwierciedla ludzkie zachowanie w poszukiwaniu informacji - najpierw uzyskaj ogólny obraz, a następnie zadawaj ukierunkowane pytania To wdrożenie autorstwa Tomaza odtwarza podejście GraphRAG @Microsoft, dostosowane specjalnie do workflow LlamaIndex i neo4j. System orchestruje ekstrakcję encji, podsumowanie społeczności oraz dynamiczne przeszukiwanie grafu wiedzy przez kilka kroków workflow. Pełny samouczek z przykładami kodu: