LlamaIndex propose désormais une recherche MCP native avec notre documentation ! - vos agents de codage peuvent accéder directement aux outils de recherche dans tous nos docs ! 🔍 Vous pouvez intégrer cette URL dans n'importe quel client/framework/outil qui prend en charge la recherche MCP : 🔎 search_docs — recherche lexicale pour trouver rapidement la documentation pertinente 🎯 grep_docs — recherche regex exacte avec lignes de contexte pour des recherches précises 📖 read_doc — accès complet au contenu de la page pour tout chemin de documentation Lisez tous les détails de l'implémentation : Essayez-le avec vos agents et workflows :

LlamaIndex sponsorise et prend la parole à @wandb ( @CoreWeave ) Fully Connected London (4-5 novembre), un événement de 2 jours pour les ingénieurs qui déploient l'IA en production. Conférence : Automatiser le travail de connaissance avec des agents IA Intervenant : @tuanacelik (Ingénieur DevRel Sr) #AI #LLM #Agents #LlamaIndex #FullyConnected2025

Apprenez à mettre en œuvre la recherche DRIFT avec @neo4j et les workflows d'agents - une approche hybride qui combine recherche globale et locale pour des réponses GraphRAG plus précises. DRIFT commence large avec un contexte au niveau de la communauté, puis se concentre intelligemment sur des spécificités grâce à des requêtes de suivi itératives. Voici ce que vous découvrirez : 🔍 Comment DRIFT équilibre l'efficacité computationnelle avec la qualité des réponses complètes en évitant la nécessité de traiter chaque rapport communautaire ⚡ Mise en œuvre utilisant notre système de workflows asynchrones avec traitement parallèle pour les requêtes de suivi 🧠 Intégration de HyDE (Hypothetical Document Embeddings) pour améliorer la précision de la recherche vectorielle en générant des réponses hypothétiques avant le matching de similarité 🔄 Processus d'approfondissement itératif qui imite le comportement humain de recherche d'information - obtenir une vue d'ensemble d'abord, puis poser des questions ciblées Cette mise en œuvre par Tomaz reverse-engineers l'approche GraphRAG de @Microsoft, adaptée spécifiquement pour les workflows LlamaIndex et neo4j. Le système orchestre l'extraction d'entités, la synthèse communautaire et la traversée dynamique de graphes de connaissances à travers plusieurs étapes de workflow. Tutoriel complet avec des exemples de code :