LlamaIndex bietet jetzt native MCP-Suche mit unserer Dokumentation! - Ihre Codierungsagenten können direkt auf Suchwerkzeuge in all unseren Dokumenten zugreifen! 🔍 Sie können diese URL in jeden Client/Framework/Werkzeug einfügen, das die MCP-Suche unterstützt: 🔎 search_docs — lexikalische Suche, um relevante Dokumentation schnell zu finden 🎯 grep_docs — exakte Regex-Suche mit Kontextzeilen für präzise Abfragen 📖 read_doc — vollständiger Seiteninhalt für jeden Dokumentationspfad Lesen Sie die vollständigen Implementierungsdetails: Probieren Sie es mit Ihren Agenten und Workflows aus:

LlamaIndex sponsert und spricht bei @wandb ( @CoreWeave ) Fully Connected London (4.–5. Nov), einer 2-tägigen Veranstaltung für Ingenieure, die KI in die Produktion bringen. Vortrag: Automatisierung von Wissensarbeit mit KI-Agenten Referent: @tuanacelik (Sr. DevRel Eng) #AI #LLM #Agents #LlamaIndex #FullyConnected2025

Erfahren Sie, wie Sie die DRIFT-Suche mit @neo4j und Agenten-Workflows implementieren - ein hybrider Ansatz, der globale und lokale Suche kombiniert, um genauere GraphRAG-Antworten zu erhalten. DRIFT beginnt breit mit kontextuellem Wissen auf Gemeinschaftsebene und bohrt dann intelligent durch iterative Folgeanfragen in die Details hinein. Das werden Sie entdecken: 🔍 Wie DRIFT rechnerische Effizienz mit umfassender Antwortqualität in Einklang bringt, indem es vermeidet, jeden Gemeinschaftsbericht verarbeiten zu müssen ⚡ Implementierung mit unserem System für asynchrone Workflows mit paralleler Verarbeitung für Folgeanfragen 🧠 HyDE (Hypothetische Dokumenteinbettungen) Integration zur Verbesserung der Genauigkeit der Vektorsuche, indem hypothetische Antworten vor der Ähnlichkeitsabgleichung generiert werden 🔄 Iterativer Vertiefungsprozess, der das menschliche Informationssuchverhalten widerspiegelt - zuerst das große Ganze erfassen, dann gezielte Fragen stellen Diese Implementierung von Tomaz rekonstruiert den GraphRAG-Ansatz von @Microsoft, der speziell für LlamaIndex-Workflows und neo4j angepasst wurde. Das System orchestriert die Entitätsextraktion, die Zusammenfassung von Gemeinschaften und die dynamische Traversierung des Wissensgraphen durch mehrere Workflow-Schritte. Vollständiges Tutorial mit Codebeispielen: