学习如何使用 @neo4j 和代理工作流实现 DRIFT 搜索 - 一种结合全球和本地搜索的混合方法，以获得更准确的 GraphRAG 响应。 DRIFT 从社区级别的上下文开始，然后通过迭代的后续查询智能地深入到具体细节。以下是您将发现的内容： 🔍 DRIFT 如何通过避免处理每个社区报告来平衡计算效率与全面的答案质量 ⚡ 使用我们的异步工作流系统实施，支持后续查询的并行处理 🧠 HyDE（假设文档嵌入）集成，通过在相似性匹配之前生成假设答案来提高向量搜索的准确性 🔄 迭代加深过程，模拟人类的信息寻求行为 - 首先获取大局，然后提出有针对性的问题 Tomaz 的这一实现逆向工程了 @Microsoft 的 GraphRAG 方法，专门为 LlamaIndex 工作流和 neo4j 进行了调整。该系统通过多个工作流步骤协调实体提取、社区总结和动态知识图谱遍历。 完整教程及代码示例：