LlamaIndex toimittaa nyt alkuperäisen MCP-haun dokumentaatiomme mukana! - Koodausagenttisi voivat käyttää suoraan hakutyökaluja kaikissa asiakirjoissamme! 🔍
Voit liittää tämän URL-osoitteen mihin tahansa asiakkaaseen/kehykseen/työkaluun, joka tukee MCP-hakua:
🔎 search_docs — leksikaalinen haku asiaankuuluvan dokumentaation löytämiseksi nopeasti
🎯 grep_docs — tarkka säännöllinen lausekehaku kontekstiriveillä tarkkoja hakuja varten
📖 read_doc — Viimeistele sivun sisällön käyttöoikeus mille tahansa dokumentaatiopolulle
Lue täydelliset käyttöönottotiedot:
Kokeile sitä agenttien ja työnkulkujen kanssa:
Opi toteuttamaan DRIFT Search @neo4j- ja agenttityönkulkujen avulla - hybridilähestymistapa, joka yhdistää globaalin ja paikallisen haun tarkempien GraphRAG-vastausten saamiseksi.
DRIFT alkaa laajasti yhteisötason kontekstista ja porautuu sitten älykkäästi yksityiskohtiin iteratiivisten seurantakyselyiden avulla. Tässä on mitä löydät:
🔍 Miten DRIFT tasapainottaa laskennallisen tehokkuuden ja kattavan vastausten laadun välttämällä jokaisen yhteisön raportin käsittelyn
⚡ Toteutus käyttämällä asynkronista työnkulkujärjestelmäämme, jossa on rinnakkainen käsittely seurantakyselyjä varten
🧠 HyDE (Hypothetical Document Embeddings) -integrointi parantaa vektorihaun tarkkuutta luomalla hypoteettisia vastauksia ennen samankaltaisuuden vastaavuutta
🔄 Iteratiivinen syvennysprosessi, joka heijastaa ihmisen tiedonhakukäyttäytymistä - hanki ensin kokonaiskuva ja esitä sitten kohdennettuja kysymyksiä
Tämä Tomazin käänteismallintajien toteuttama toteutus @Microsoft GraphRAG-lähestymistapaa, joka on mukautettu erityisesti LlamaIndex-työnkulkuihin ja neo4j:hen. Järjestelmä organisoi entiteetin poimimisen, yhteisön yhteenvedon ja dynaamisen tietokaavion läpikäymisen useiden työnkulkuvaiheiden kautta.
Täydellinen opetusohjelma koodiesimerkeillä: