Scopri come implementare la ricerca DRIFT con @neo4j e i flussi di lavoro degli agenti - un approccio ibrido che combina ricerca globale e locale per risposte GraphRAG più accurate. DRIFT inizia in modo ampio con un contesto a livello di comunità, per poi approfondire intelligentemente i dettagli attraverso query di follow-up iterative. Ecco cosa scoprirai: 🔍 Come DRIFT bilancia l'efficienza computazionale con la qualità complessiva delle risposte evitando la necessità di elaborare ogni rapporto della comunità ⚡ Implementazione utilizzando il nostro sistema di flussi di lavoro asincroni con elaborazione parallela per le query di follow-up 🧠 Integrazione di HyDE (Hypothetical Document Embeddings) per migliorare l'accuratezza della ricerca vettoriale generando risposte ipotetiche prima del matching di similarità 🔄 Processo di approfondimento iterativo che rispecchia il comportamento umano nella ricerca di informazioni - ottenere prima il quadro generale, poi porre domande mirate Questa implementazione di Tomaz reverse-engineering l'approccio GraphRAG di @Microsoft, adattato specificamente per i flussi di lavoro di LlamaIndex e neo4j. Il sistema orchestra l'estrazione di entità, la sintesi della comunità e la traversata dinamica del grafo della conoscenza attraverso diversi passaggi del flusso di lavoro. Tutorial completo con esempi di codice: