LlamaIndex ora offre la ricerca MCP nativa con la nostra documentazione! - i tuoi agenti di codifica possono accedere direttamente agli strumenti di ricerca in tutta la nostra documentazione! 🔍 Puoi inserire questo URL in qualsiasi client/framework/strumento che supporta la ricerca MCP: 🔎 search_docs — ricerca lessicale per trovare rapidamente la documentazione pertinente 🎯 grep_docs — ricerca regex esatta con righe di contesto per ricerche precise 📖 read_doc — accesso completo al contenuto della pagina per qualsiasi percorso di documentazione Leggi i dettagli completi dell'implementazione: Provalo con i tuoi agenti e flussi di lavoro:

LlamaIndex è sponsor e parlerà a @wandb ( @CoreWeave ) Fully Connected London (4-5 novembre), un evento di 2 giorni per ingegneri che portano l'AI in produzione. Talk: Automatizzare il lavoro di conoscenza con agenti AI Speaker: @tuanacelik (Sr. DevRel Eng) #AI #LLM #Agents #LlamaIndex #FullyConnected2025

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: