LlamaIndex 现在提供原生 MCP 搜索功能，配合我们的文档使用！- 你的编码代理可以直接访问我们所有文档中的搜索工具！ 🔍 你可以将这个 URL 插入到任何支持 MCP 搜索的客户端/框架/工具中： 🔎 search_docs — 词汇搜索，快速找到相关文档 🎯 grep_docs — 带上下文行的精确正则表达式搜索，进行精确查找 📖 read_doc — 完整页面内容访问，适用于任何文档路径 阅读完整的实现细节： 尝试与您的代理和工作流程一起使用：

LlamaIndex 正在赞助并在 @wandb ( @CoreWeave ) Fully Connected London（11月4日至5日）上发言，这是一个为期两天的活动，旨在帮助工程师将 AI 推向生产。 演讲：用 AI 代理自动化知识工作 演讲者：@tuanacelik (高级开发关系工程师) #AI #LLM #Agents #LlamaIndex #FullyConnected2025

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：