Aprenda a implementar a pesquisa DRIFT com @neo4j e fluxos de trabalho de agentes - uma abordagem híbrida que combina pesquisa global e local para respostas mais precisas do GraphRAG. O DRIFT começa amplo com contexto a nível comunitário, depois aprofunda-se inteligentemente em especificidades através de consultas de acompanhamento iterativas. Aqui está o que você descobrirá: 🔍 Como o DRIFT equilibra eficiência computacional com qualidade abrangente das respostas, evitando a necessidade de processar cada relatório comunitário ⚡ Implementação usando nosso sistema de fluxos de trabalho assíncronos com processamento paralelo para consultas de acompanhamento 🧠 Integração do 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 a visão geral primeiro, depois faça perguntas direcionadas Esta implementação de Tomaz reverte a abordagem GraphRAG da @Microsoft, adaptada especificamente para fluxos de trabalho do LlamaIndex e neo4j. O sistema orquestra a extração de entidades, a sumarização comunitária e a travessia dinâmica do grafo de conhecimento através de várias etapas de fluxo de trabalho. Tutorial completo com exemplos de código: