Aflați cum să implementați DRIFT Search cu fluxuri de lucru @neo4j și agenți - o abordare hibridă care combină căutarea globală și locală pentru răspunsuri GraphRAG mai precise. DRIFT începe pe larg cu contextul la nivel de comunitate, apoi detaliază în mod inteligent detaliile prin interogări ulterioare iterative. Iată ce veți descoperi: 🔍 Cum echilibrează DRIFT eficiența computațională cu calitatea cuprinzătoare a răspunsului, evitând necesitatea de a procesa fiecare raport comunitar ⚡ Implementare folosind sistemul nostru de fluxuri de lucru asincrone cu procesare paralelă pentru interogările ulterioare 🧠 Integrare HyDE (Hypothetical Document Embeddings) pentru a îmbunătăți acuratețea căutării vectoriale prin generarea de răspunsuri ipotetice înainte de potrivirea similitudinii 🔄 Proces iterativ de aprofundare care oglindește comportamentul uman de căutare a informațiilor - obțineți mai întâi imaginea de ansamblu, apoi puneți întrebări țintite Această implementare de către Tomaz face inginerie inversă a abordării GraphRAG a @Microsoft, adaptată special pentru fluxurile de lucru LlamaIndex și neo4j. Sistemul orchestrează extragerea entităților, rezumarea comunității și traversarea graficului dinamic de cunoștințe prin mai mulți pași ai fluxului de lucru. Tutorial complet cu exemple de cod: