Wie @11xAIbuild Alice, den KI-SDR, gebaut hat 🚀 Die Einarbeitung von SDRs kann lange dauern, 11x hat diese Zeit auf Tage verkürzt, indem sie eine kritische Herausforderung gelöst haben: KI dazu zu bringen, komplexe Unternehmensmaterialien wie Menschen zu verstehen. 𝗗𝗲𝗿 𝗕𝗿𝗲𝗮𝗸𝘁𝗵𝗿𝗼𝘂𝗴𝗵: Multi-modale Dokumentenaufnahme und -analyse mit LlamaParse ✅ PDFs, PowerPoints und alle Arten von Dokumenten - alle automatisch analysiert und für LLMs lesbar gemacht ✅ Feingranulare Parsing-Kontrolle für Tabellen, Bilder und unstrukturierte Daten Die Fähigkeit von LlamaParse, verschiedene Dateitypen genau zu verarbeiten, sowie entwicklerfreundliche Tools, die es 11x ermöglichen, sich auf den Aufbau ihres Agenten zu konzentrieren, nicht auf die Parsing-Infrastruktur. Möchten Sie die vollständige technische Analyse? 📖 Lesen Sie die Fallstudie: 🎥 Sehen Sie sich den technischen Deep Dive vom Team bei @aiDotEngineer an:

Mit @claudeai haben Sie jetzt Suchergebnisse als Inhaltsblöcke, die Zitationen für Agentenanwendungen bringen - keine Umgehungen mit Dokumenten mehr nötig! 𝙎𝙚𝙖𝙧𝙘𝙝 𝙧𝙚𝙨𝙪𝙡𝙩𝙨 𝙖𝙨 𝙘𝙤𝙣𝙩𝙚𝙣𝙩 𝙗𝙡𝙤𝙘𝙠𝙨 von @AnthropicAI ermöglicht eine ordnungsgemäße Quellenangabe für Ergebnisse aus Toolaufrufen, die der Zitationsqualität entsprechen, die Sie von der Websuchfunktionalität erhalten: 🔗 Natürliche Zitationen mit Quellen- und Titelangabe, die auf spezifische Toolaufrufe verlinkt sind ⚡ Verfügbar auf Claude Opus 4.1, Claude Sonnet 4 und anderen neuesten Modellen über Anthropic und Google Vertex AI 🛠️ Wir haben dies bereits in LlamaIndex integriert, mit vollständiger Unterstützung für zitierbare Toolergebnisse und Agenten-Workflows Lesen Sie die offiziellen Dokumente: Starten Sie mit der LlamaIndex-Integration:

Verbessern Sie die Abrufgenauigkeit, indem Sie Ihre LlamaParse PDF-Ergebnisse mit @ZeroEntropy_AI-Rerankern neu bewerten 📊 Erfahren Sie, wie Sie Ihre Dokumentensuchpipeline mit Reranking-Techniken verbessern können, die die Relevanzwerte erheblich steigern, um bessere KI-Antworten zu erhalten. 🎯 Kombinieren Sie die fortschrittliche PDF-Extraktion von LlamaParse mit Reranking-Modellen, um die relevantesten Abschnitte anzuzeigen 📈 Implementieren Sie semantisches Reranking mit 𝙯𝙚𝙧𝙖𝙣𝙠-1, um die Abrufqualität über die grundlegende Ähnlichkeitssuche hinaus zu verbessern ⚡ Vergleichen Sie die Ergebnisse vor und nach dem Reranking, um messbare Verbesserungen in der Antwortqualität zu sehen LlamaParse verarbeitet komplexe PDF-Strukturen, während das Reranking sicherstellt, dass Ihre Benutzer jedes Mal die relevantesten Informationen erhalten. Sehen Sie sich das vollständige Tutorial an:

Erstellen Sie Echtzeit-AI-Agenten, die Live-Sprachdaten aus @Zoom-Meetings mit RTMS und LlamaIndex verarbeiten können 🎙️🤖 Nehmen Sie an unserem praktischen technischen Workshop am 14. August teil, in dem Sie lernen, produktionsreife AI-Systeme zu erstellen, die mit Streaming-Audio arbeiten: 🔗 Richten Sie Zoom RTMS ein, um Live-Audio zu erfassen 📊 Verwenden Sie Transkript-Chunks als LLM-Kontext 🧠 Erstellen Sie intelligente, ereignisgesteuerte Agenten, die Gespräche zusammenfassen, Absichten erkennen, Aktionspunkte und Besprechungsnotizen erstellen können Schließen Sie sich @ojusave und @tuanacelik an für einen vollständigen Plan zur Orchestrierung von LLM mit Live-Sprachdaten. Registrieren Sie sich für den Workshop: Do, 14. Aug 2025, 18:00 CEST

Hallo GPT-5! @OpenAI hat gerade ihr neuestes Modell angekündigt 🔥 Wir haben Day-0-Support: 𝗽𝗶𝗽 𝗶𝗻𝘀𝘁𝗮𝗹𝗹 -𝗨 𝗹𝗹𝗮𝗺𝗮-𝗶𝗻𝗱𝗲𝘅-𝗹𝗹𝗺𝘀-𝗼𝗽𝗲𝗻𝗮𝗶 Kann GPT-5 Schätze in einem Labyrinth finden? Probier es mit Agent Maze aus: ein Agent mit minimalen Werkzeugen, der beauftragt ist, ein Labyrinth zu lösen (das wir generieren). Wir testen es dann auf Zeit und die Anzahl der Werkzeugaufrufe. Probier Agent Maze aus: Und starte mit LlamaIndex & GPT-5:

Erstellen Sie Unternehmens-AI-Anwendungen mit LlamaCloud Index und verbinden Sie diese mit intelligenten Tool-Calling-Agenten, die komplexe, mehrstufige Anfragen bearbeiten können. Dieses Tutorial von @seldo führt Sie durch die Erstellung Ihres ersten LlamaCloud Index, unter Verwendung von JP Morgan Chase-Banking-Dokumenten und dem Aufbau eines Agenten, der über mehrere Datenquellen hinweg schlussfolgern kann: 🏦 Richten Sie LlamaCloud Index ein, um dichte PDF-Dokumente wie Bankverträge und Gebührenübersichten zu parsen und zu indizieren 🤖 Erstellen Sie Multi-Tool-Agenten mit unserer Workflows-Abstraktion, die Ihre indizierten Daten zusammen mit anderen Funktionen abfragen können 💰 Bearbeiten Sie komplexe Szenarien wie die Berechnung von Bankgebühren über mehrere Transaktionen und Zeitrahmen hinweg 📊 Streamen Sie die Schlussfolgerungen des Agenten in Echtzeit, um genau zu sehen, wie Ihr AI-System mehrstufige Probleme verarbeitet Der Agent verarbeitet erfolgreich ein komplexes Bankszenario, das Überziehungsberechnungen, Gebührenbewertungen und Zeitrahmen umfasst - und demonstriert, wie LlamaCloud Index nahtlos mit agentischen Workflows integriert, die auf unserem Open-Source-Framework basieren. 📹 Sehen Sie sich die vollständige Anleitung an: 📖 Beginnen Sie mit dem Tutorial:

🤖 @AnthropicAI hat gerade Claude Opus 4.1 veröffentlicht und wir haben Unterstützung ab Tag Null dafür, du musst nur folgendes ausführen: 𝘱𝘪𝘱 𝘪𝘯𝘴𝘵𝘢𝘭𝘭 -𝘜 𝘭𝘭𝘢𝘮𝘢-𝘪𝘯𝘥𝘦𝘹-𝘭𝘭𝘮𝘴-𝘢𝘯𝘵𝘩𝘳𝘰𝘱𝘪𝘤 Neugierig, es mit LlamaIndex auszuprobieren? Schau dir unser Beispiel-Notebook an:

Bereit zu sehen, wie Dokumentenagenten mit unordentlichen Finanzdokumenten umgehen? Unser bevorstehendes Webinar in nur 1️⃣ Woche zeigt Ihnen genau, wie Sie Systeme aufbauen, die mit den komplexen, multimodalen Dokumenten arbeiten, mit denen Finanzteams jeden Tag zu tun haben: 📊 Erstellen Sie Dokumentenagenten mit der unternehmensgerechten Parsing-Engine von LlamaCloud, die verschachtelte Tabellen, Diagramme und inkonsistente Formate in 10-Ks und Gewinnberichten verarbeitet 🤖 Richten Sie End-to-End-automatisierte Workflows mit der agentischen Orchestrierung von LlamaIndex für nahtlose Dokumentenverarbeitung ein 💼 Implementieren Sie reale Anwendungsfälle wie die Analyse von SEC-Einreichungen, die Bewertung von Portfoliorisiken und die Compliance-Berichterstattung mit intelligenten Pipelines ⚡ Überwinden Sie die traditionellen OCR-Beschränkungen, um umsetzbare Daten aus unstrukturierten Finanzdokumenten zu extrahieren Schließen Sie sich @tuanacelik und dem LlamaIndex-Team am 12. August um 9 Uhr PST an:

Egal, ob Sie mit Ihrem Terminal chatten oder einen Sprachassistenten in Ihre Web-App integrieren möchten, wir haben mit unserer Gemini Live-Integration, die jetzt in TypeScript verfügbar ist, alles abgedeckt! 👇 Schauen Sie sich die Demo unten an, in der @itsclelia Ihnen zeigt, wie Sie einen einfachen Terminal-Chat einrichten und ausführen - aber wenn Sie es sehr eilig haben, können Sie einfach 𝘯𝘱𝘹 @𝘤𝘭𝘦-𝘥𝘰𝘦𝘴-𝘵𝘩𝘪𝘯𝘨𝘴/𝘭𝘪𝘷𝘦-𝘤𝘩𝘢𝘵 🏃 ausführen. 📚 Erfahren Sie mehr über LlamaIndex TS: ⭐ Sternen Sie den Demo-Code auf GitHub:

Die größte Hürde bei der Bereitstellung autonomer KI-Agenten in der Produktion ist nicht die Fähigkeit, sondern die Zuverlässigkeit. Während Demos beeindruckendes autonomes Verhalten zeigen, haben die meisten Organisationen Schwierigkeiten, wenn Agenten mit den chaotischen Realitäten von Unternehmensumgebungen konfrontiert werden. Token-gesteuerte Schleifen driften unvorhersehbar, Kontextfenster werden verschmutzt und das Zustandsmanagement versagt über Sitzungen hinweg. 🏭 @MongoDBs persistentes Zustandsmanagement stellt sicher, dass Agenten den vollständigen Kontext über Systemneustarts und -ausfälle hinweg beibehalten. 🧠 Unsere intelligenten Abrufsysteme beseitigen Kontextverschmutzung, indem sie lernen, welche historischen Informationen wertvoll sind. ⚙️ LlamaIndex Workflows ermöglichen deterministische Kontrolle innerhalb des autonomen Betriebs und bieten Prüfbarkeit, ohne die Anpassungsfähigkeit zu opfern. 📈 Echte Validierung von @cemex zeigt, dass sich die Entwicklungszyklen von drei Wochen auf weniger als einen Tag verkürzen. Die Zukunft besteht nicht darin, zwischen Intelligenz und Zuverlässigkeit zu wählen: Es geht darum, autonome Agenten auf einer Infrastruktur zu entwickeln, die zuverlässig genug ist, um wirklich unabhängige Operationen zu unterstützen. Wenn persistentes Zustandsmanagement mit intelligenten Agenten-Frameworks zusammenkommt, können Organisationen endlich Agenten bereitstellen, die in der Produktion konsistent arbeiten. Erfahren Sie, wie @MongoDB und LlamaIndex die Zuverlässigkeitskrise bei autonomen Agenten lösen: