Jak @11xAIbuild postavil Alici, AI SDR 🚀 Onboarding SDR může trvat dlouho, tentokrát se 11x zkrátí na dny, a to řešením kritické výzvy: přimět umělou inteligenci, aby rozuměla složitým firemním materiálům stejně jako lidé. Průlom: Multimodální příjem a analýza dokumentů pomocí LlamaParse ✅ PDF, PowerPointy a všechny druhy dokumentů - vše automaticky analyzováno a čitelná pro LLM ✅ Jemně odstupňované řízení analýzy pro tabulky, obrázky a nestrukturovaná data Schopnost LlamaParse zpracovávat různé typy souborů s přesností, plus nástroje pro vývojáře, které umožňují 11x soustředit se na budování svého agenta, nikoli na analýzu infrastruktury. Chcete úplný technický rozbor? 📖 Přečtěte si případovou studii: 🎥 Podívejte se na technický hloubkový ponor týmu na nejnovější @aiDotEngineer :

Pomocí @claudeai nyní máte výsledky vyhledávání jako bloky obsahu, které přinášejí citace do aplikací agentů - už nejsou potřeba žádná další řešení dokumentů! Výsledky vyhledávání jako bloky obsahu podle @AnthropicAI umožňuje správné přiřazení zdroje pro výsledky z volání nástrojů, což odpovídá kvalitě citací, kterou získáte z funkce webového vyhledávání: 🔗 Přirozené citace s uvedením zdroje a názvu propojené s konkrétními voláními nástrojů ⚡ K dispozici pro Claude Opus 4.1, Claude Sonnet 4 a další nejnovější modely prostřednictvím Anthropic a Google Vertex AI 🛠️ To jsme již integrovali do LlamaIndex s plnou podporou citovatelných výsledků nástrojů a pracovních postupů agentů Přečtěte si oficiální dokumenty: Začínáme s integrací LlamaIndex:

Zlepšete přesnost načítání změnou pořadí výsledků LlamaParse PDF pomocí @ZeroEntropy_AI rerankerů 📊 Zjistěte, jak vylepšit svůj kanál pro vyhledávání dokumentů pomocí technik změny pořadí, které výrazně zvyšují skóre relevance a zajišťují lepší odpovědi umělé inteligence. 🎯 Zkombinujte pokročilou extrakci PDF LlamaParse s přehodnocováním modelů a zobrazte nejrelevantnější části 📈 Implementujte sémantické přehodnocování pomocí zerank-1 za účelem zlepšení kvality načítání nad rámec základního vyhledávání podobnosti ⚡ Porovnejte výsledky před a po změně pořadí a podívejte se na měřitelné zlepšení kvality odpovědí LlamaParse zvládá složité struktury PDF a při změně pořadí zajistí, že vaši uživatelé dostanou pokaždé ty nejrelevantnější informace. Podívejte se na kompletní výukovou lekci:

Vytvářejte agenty umělé inteligence v reálném čase, kteří dokážou zpracovávat živá hlasová data z @Zoom schůzek pomocí RTMS a LlamaIndex 🎙️🤖 Připojte se k nám 14. srpna na praktickém technickém workshopu, kde se naučíte vytvářet systémy umělé inteligence na produkční úrovni, které pracují se streamovaným zvukem: 🔗 Nastavení Zoom RTMS pro záznam živého zvuku 📊 Použití bloků přepisu pro kontext LLM 🧠 Vytvářejte inteligentní agenty řízené událostmi, kteří dokážou shrnout konverzace, detekovat záměr, vytvářet akční položky a poznámky ze schůzek Připojte se k @ojusave a @tuanacelik a získejte kompletní plán pro orchestraci LLM s živými hlasovými daty. Registrace na workshop: čt 14. srp 2025 18:00 CEST

Dobrý den GPT-5! @OpenAI právě oznámili svůj nejnovější model 🔥 Máme podporu day-0: pip install -U llama-index-llms-openai Dokáže GPT-5 najít poklad v bludišti? Vyzkoušejte si to s Agent Maze: agentem s minimem nástrojů, který má za úkol vyřešit bludiště (které vygenerujeme). Následně ji testujeme na čas a počet zavolání nástrojů. Vyzkoušejte si Agent Maze: A začněte s LlamaIndex & GPT-5:

Vytvářejte podnikové aplikace umělé inteligence pomocí LlamaCloud Index a propojte je s inteligentními agenty pro volání nástrojů, kteří zvládnou složité vícekrokové dotazy. Tento tutoriál od @seldo vás provede vytvořením vašeho prvního indexu LlamaCloud, použitím bankovních dokumentů JP Morgan Chase a vytvořením agenta, který dokáže uvažovat napříč více zdroji dat: 🏦 Nastavte LlamaCloud Index pro analýzu a indexování hustých dokumentů PDF, jako jsou bankovní smlouvy a sazebníky poplatků 🤖 Vytvářejte agenty s více nástroji pomocí naší abstrakce pracovních postupů, kteří se mohou dotazovat na indexovaná data spolu s dalšími funkcemi 💰 Zvládněte složité scénáře, jako je výpočet bankovních poplatků napříč více transakcemi a časovými rámci 📊 Streamujte uvažování agentů v reálném čase, abyste přesně viděli, jak váš systém umělé inteligence zpracovává vícestupňové problémy Agent úspěšně zpracovává složitý bankovní scénář zahrnující výpočty kontokorentu, hodnocení poplatků a načasování - demonstruje, jak se LlamaCloud Index hladce integruje s agentskými pracovními postupy postavenými na našem open source frameworku. 📹 Podívejte se na celý návod: 📖 Začínáme s výukovou lekcí:

🤖 @AnthropicAI právě vypustili Claude Opus 4.1 a máme pro něj podporu day-zero, stačí spustit: pip install -U llama-index-llms-antropický Jste zvědaví vyzkoušet to s LlamaIndex? Podívejte se na náš příklad zápisníku:

Jste připraveni zjistit, jak Document Agent nakládá s chaotickými finančními dokumenty? Náš nadcházející webinář za pouhých 1️⃣ týden vám ukáže, jak přesně vytvářet systémy, které pracují se složitými multimodálními dokumenty, se kterými se finanční týmy potýkají každý den: 📊 Vytvářejte agenty dokumentů pomocí parsovacího modulu LlamaCloud na podnikové úrovni, který zpracovává vnořené tabulky, grafy a nekonzistentní formáty v 10-K a přehledech příjmů 🤖 Nastavte end-to-end automatizované pracovní postupy pomocí agentické orchestrace LlamaIndex pro bezproblémové zpracování dokumentů 💼 Implementujte skutečné případy použití, jako je analýza podání SEC, hodnocení rizik portfolia a vykazování souladu s předpisy pomocí inteligentních kanálů ⚡ Překročte tradiční omezení OCR a extrahujte použitelná data z nestrukturovaných finančních dokumentů Připojte se k @tuanacelik a týmu LlamaIndex, 12. srpna v 9 hodin PST:

Ať už chcete chatovat se svým terminálem nebo přidat hlasového asistenta do své webové aplikace, máme pro vás naši integraci Gemini Live, která je nyní k dispozici v TypeScriptu! 👇 Podívejte se na ukázku níže, kde vám @itsclelia ukáže, jak nastavit a spustit jednoduchý chat na terminálu - ale pokud to chcete vyzkoušet, můžete jednoduše spustit npx @cle-does-things/live-chat 🏃 📚 Další informace o LlamaIndex TS: ⭐ Označte ukázkový kód hvězdičkou na GitHubu:

Největší překážkou nasazení autonomních AI agentů v produkci nejsou schopnosti, ale spolehlivost. Zatímco ukázky předvádějí působivé autonomní chování, většina organizací se potýká s problémy, když agenti narazí na chaotickou realitu podnikového prostředí. Smyčky řízené tokeny se nepředvídatelně posouvají, kontextová okna jsou znečištěna a správa stavu selhává napříč relacemi. 🏭 Trvalá správa stavu @MongoDB zajišťuje, že agenti uchovávají kompletní kontext při restartech a selháních systému 🧠 Naše inteligentní vyhledávací systémy eliminují znečištění kontextu tím, že se učí, které historické informace se ukazují jako cenné ⚙️ Pracovní postupy LlamaIndex umožňují deterministické řízení v rámci autonomního provozu a poskytují auditovatelnost bez obětování přizpůsobivosti 📈 Skutečná validace z @cemex ukazuje, že vývojové cykly se zkracují ze tří týdnů na méně než jeden den Budoucnost není o volbě mezi inteligencí a spolehlivostí: je to o budování autonomních agentů na infrastruktuře dostatečně spolehlivé, aby podporovala skutečně nezávislé operace. Když se trvalá správa stavu sblíží s inteligentními rámci agentů, mohou organizace konečně nasadit agenty, kteří pracují konzistentně v produkčním prostředí. Přečtěte si, jak @MongoDB a LlamaIndex řeší krizi spolehlivosti u autonomních agentů: