Aprende a implementar la búsqueda DRIFT con @neo4j y flujos de trabajo de agentes: un enfoque híbrido que combina la búsqueda global y local para obtener respuestas más precisas de GraphRAG. DRIFT comienza de manera amplia con un contexto a nivel comunitario, luego profundiza inteligentemente en los detalles a través de consultas de seguimiento iterativas. Esto es lo que descubrirás: 🔍 Cómo DRIFT equilibra la eficiencia computacional con la calidad de respuesta integral al evitar la necesidad de procesar cada informe comunitario ⚡ Implementación utilizando nuestro sistema de flujos de trabajo asíncronos con procesamiento paralelo para consultas de seguimiento 🧠 Integración de HyDE (Embeddings de Documentos Hipotéticos) para mejorar la precisión de la búsqueda vectorial generando respuestas hipotéticas antes de la coincidencia de similitud 🔄 Proceso de profundización iterativa que refleja el comportamiento humano de búsqueda de información: obtener primero la visión general y luego hacer preguntas específicas Esta implementación de Tomaz descompone el enfoque GraphRAG de @Microsoft, adaptado específicamente para los flujos de trabajo de LlamaIndex y neo4j. El sistema orquesta la extracción de entidades, la resumación comunitaria y el recorrido dinámico del grafo de conocimiento a través de varios pasos de flujo de trabajo. Tutorial completo con ejemplos de código: