Saiba como implementar a pesquisa DRIFT com fluxos de trabalho de @neo4j e agentes, uma abordagem híbrida que combina pesquisa global e local para respostas GraphRAG mais precisas. O DRIFT começa amplo com o contexto no nível da comunidade e, em seguida, detalha de forma inteligente os detalhes por meio de consultas iterativas de acompanhamento. Aqui está o que você descobrirá: 🔍 Como o DRIFT equilibra a eficiência computacional com a qualidade de resposta abrangente, evitando a necessidade de processar todos os relatórios da comunidade ⚡ Implementação usando nosso sistema de fluxos de trabalho assíncronos com processamento paralelo para consultas de acompanhamento 🧠 Integração HyDE (Hypothetical Document Embeddings) para melhorar a precisão da pesquisa vetorial, gerando respostas hipotéticas antes da correspondência de similaridade 🔄 Processo de aprofundamento iterativo que espelha o comportamento humano de busca de informações - obtenha o quadro geral primeiro e, em seguida, faça perguntas direcionadas Esta implementação da Tomaz faz engenharia reversa da abordagem GraphRAG da @Microsoft, adaptada especificamente para fluxos de trabalho LlamaIndex e neo4j. O sistema orquestra a extração de entidades, o resumo da comunidade e a passagem dinâmica do gráfico de conhecimento por meio de várias etapas do fluxo de trabalho. Tutorial completo com exemplos de código: