Utilizzando @claudeai ora hai risultati di ricerca come blocchi di contenuto, portando citazioni alle applicazioni agenti - non sono più necessari workaround con documenti! 𝙍𝙚𝙨𝙪𝙡𝙩𝙖𝙩𝙞 𝙙𝙞 𝙨𝙚𝙖𝙧𝙘𝙝 𝙘𝙤𝙢𝙚 𝙗𝙡𝙤𝙘𝙠𝙘𝙞 𝙙𝙞 𝙘𝙤𝙣𝙩𝙚𝙣𝙩𝙤 da @AnthropicAI consente una corretta attribuzione delle fonti per i risultati delle chiamate agli strumenti, corrispondendo alla qualità delle citazioni che ottieni dalla funzionalità di ricerca web: 🔗 Citazioni naturali con attribuzione di fonte e titolo collegate a chiamate specifiche agli strumenti ⚡ Disponibile su Claude Opus 4.1, Claude Sonnet 4 e altri modelli più recenti tramite Anthropic e Google Vertex AI 🛠️ Abbiamo già integrato questo in LlamaIndex con pieno supporto per risultati degli strumenti citabili e flussi di lavoro degli agenti Leggi la documentazione ufficiale: Inizia con l'integrazione di LlamaIndex:

Migliora l'accuratezza del recupero riordinando i risultati PDF di LlamaParse con i reranker di @ZeroEntropy_AI 📊 Scopri come migliorare il tuo pipeline di ricerca documentale con tecniche di riordino che aumentano significativamente i punteggi di rilevanza per risposte AI migliori. 🎯 Combina l'estrazione avanzata di PDF di LlamaParse con modelli di riordino per evidenziare i frammenti più rilevanti 📈 Implementa il riordino semantico con 𝙯𝙚𝙧𝙖𝙣𝙠-1 per migliorare la qualità del recupero oltre la semplice ricerca di somiglianza ⚡ Confronta i risultati prima e dopo il riordino per vedere miglioramenti misurabili nella qualità delle risposte LlamaParse gestisce strutture PDF complesse mentre il riordino assicura che i tuoi utenti ottengano le informazioni più rilevanti ogni volta. Dai un'occhiata al tutorial completo:

Costruisci agenti AI in tempo reale che possono elaborare dati vocali dal vivo delle riunioni @Zoom utilizzando RTMS e LlamaIndex 🎙️🤖 Unisciti a noi per un workshop tecnico pratico il 14 agosto, dove imparerai a creare sistemi AI di livello produttivo che funzionano con audio in streaming: 🔗 Configura Zoom RTMS per catturare audio dal vivo 📊 Usa i frammenti di trascrizione come contesto per LLM 🧠 Costruisci agenti intelligenti e reattivi che possono riassumere conversazioni, rilevare intenzioni, creare azioni e note di riunione Unisciti a @ojusave e @tuanacelik per un piano completo per l'orchestrazione di LLM con dati vocali dal vivo. Registrati per il workshop: Gio, 14 agosto 2025, 18:00 CEST

Ciao GPT-5! @OpenAI ha appena annunciato il loro ultimo modello 🔥 Abbiamo supporto day-0: 𝗽𝗶𝗽 𝗶𝗻𝘀𝘁𝗮𝗹𝗹 -𝗨 𝗹𝗹𝗮𝗺𝗮-𝗶𝗻𝗱𝗲𝘅-𝗹𝗹𝗺𝘀-𝗼𝗽𝗲𝗻𝗮𝗶 Può GPT-5 trovare tesori in un labirinto? Provalo con Agent Maze: un agente con strumenti minimi, incaricato di risolvere un labirinto (che generiamo noi). Poi lo testiamo per tempo e numero di chiamate agli strumenti. Prova Agent Maze: E inizia con LlamaIndex & GPT-5:

Crea applicazioni AI aziendali con LlamaCloud Index e collegale a agenti di chiamata intelligente in grado di gestire query complesse e multi-step. Questo tutorial di @seldo ti guida nella creazione del tuo primo LlamaCloud Index, utilizzando documenti bancari di JP Morgan Chase e costruendo un agente in grado di ragionare su più fonti di dati: 🏦 Configura LlamaCloud Index per analizzare e indicizzare documenti PDF densi come contratti bancari e tabelle delle commissioni 🤖 Crea agenti multi-tool utilizzando la nostra astrazione Workflows che possono interrogare i tuoi dati indicizzati insieme ad altre funzioni 💰 Gestisci scenari complessi come il calcolo delle commissioni bancarie su più transazioni e periodi di tempo 📊 Trasmetti il ragionamento dell'agente in tempo reale per vedere esattamente come il tuo sistema AI elabora problemi multi-step L'agente elabora con successo uno scenario bancario complesso che coinvolge calcoli di scoperto, valutazioni delle commissioni e tempistiche - dimostrando come LlamaCloud Index si integri perfettamente con i flussi di lavoro agentici costruiti sulla nostra piattaforma open source. 📹 Guarda il walkthrough completo: 📖 Inizia con il tutorial:

🤖 @AnthropicAI ha appena rilasciato Claude Opus 4.1 e abbiamo supporto day-zero per esso, devi solo eseguire: 𝘱𝘪𝘱 𝘪𝘯𝘴𝘵𝘢𝘭𝘭 -𝘜 𝘭𝘭𝘢𝘮𝘢-𝘪𝘯𝘥𝘦𝘹-𝘭𝘭𝘮𝘴-𝘢𝘯𝘵𝘩𝘳𝘰𝘱𝘪𝘤 Sei curioso di provarlo con LlamaIndex? Dai un'occhiata al nostro notebook di esempio:

Pronto a vedere come gli Agenti Documentali gestiscono documenti finanziari disordinati? Il nostro prossimo webinar tra solo 1️⃣ settimana ti mostrerà esattamente come costruire sistemi che lavorano con i documenti complessi e multimodali con cui i team finanziari si confrontano ogni giorno: 📊 Costruisci agenti documentali utilizzando il motore di parsing di livello enterprise di LlamaCloud che gestisce tabelle annidate, grafici e formati incoerenti nei 10-K e nei report sugli utili 🤖 Imposta flussi di lavoro automatizzati end-to-end con l'orchestrazione agentica di LlamaIndex per un'elaborazione documentale senza soluzione di continuità 💼 Implementa casi d'uso reali come l'analisi delle dichiarazioni SEC, la valutazione del rischio di portafoglio e la reportistica di conformità con pipeline intelligenti ⚡ Supera le limitazioni tradizionali dell'OCR per estrarre dati utilizzabili da documenti finanziari non strutturati Unisciti a @tuanacelik e al team di LlamaIndex, il 12 agosto alle 9 AM PST:

Che tu voglia chattare con il tuo terminale o aggiungere un assistente vocale alla tua web-app, abbiamo ciò di cui hai bisogno con la nostra integrazione Gemini Live, ora disponibile in TypeScript! 👇 Dai un'occhiata alla demo qui sotto, dove @itsclelia ti mostra come impostare e far funzionare una semplice chat nel terminale - ma se sei molto ansioso di provarlo, puoi semplicemente eseguire 𝘯𝘱𝘹 @𝘤𝘭𝘦-𝘥𝘰𝘦𝘴-𝘵𝘩𝘪𝘯𝘨𝘴/𝘭𝘪𝘷𝘦-𝘤𝘩𝘢𝘵 🏃 📚 Scopri di più su LlamaIndex TS: ⭐ Metti un ⭐ al codice demo su GitHub:

Il più grande ostacolo all'implementazione di agenti AI autonomi in produzione non è la capacità, ma l'affidabilità. Mentre le dimostrazioni mostrano comportamenti autonomi impressionanti, la maggior parte delle organizzazioni fatica quando gli agenti si confrontano con le realtà caotiche degli ambienti aziendali. I loop basati su token si allontanano in modo imprevedibile, le finestre di contesto si inquinano e la gestione dello stato fallisce tra le sessioni. 🏭 La gestione dello stato persistente di @MongoDB garantisce che gli agenti mantengano un contesto completo attraverso riavvii e guasti del sistema. 🧠 I nostri sistemi di recupero intelligenti eliminano l'inquinamento del contesto imparando quali informazioni storiche si rivelano preziose. ⚙️ I flussi di lavoro di LlamaIndex abilitano un controllo deterministico all'interno dell'operazione autonoma, fornendo auditabilità senza sacrificare l'adattabilità. 📈 La convalida reale da @cemex mostra che i cicli di sviluppo sono scesi da tre settimane a meno di un giorno. Il futuro non riguarda la scelta tra intelligenza e affidabilità: si tratta di costruire agenti autonomi su un'infrastruttura sufficientemente affidabile da supportare un'operazione veramente indipendente. Quando la gestione dello stato persistente converge con i framework di agenti intelligenti, le organizzazioni possono finalmente implementare agenti che funzionano in modo coerente in produzione. Leggi come @MongoDB e LlamaIndex stanno risolvendo la crisi di affidabilità negli agenti autonomi:

LexiconTrail mostra come costruire sistemi di intelligenza artificiale agentici 10 volte più veloci utilizzando i modelli linguistici di piccole dimensioni di @nvidia con le nostre avanzate capacità di indicizzazione. Questo progetto open-source dimostra un'architettura pronta per la produzione che combina SLM specializzati con la ricerca semantica di LlamaIndex, grafi della conoscenza e indicizzazione multimodale: 🚀 Orchestrazione multi-agente con instradamento intelligente tra SLM specializzati per compiti diversi ⚡ Riduzione del 90% delle risorse computazionali mantenendo una precisione superiore nei compiti di QA documentale e ragionamento 🏗️ Integrazione completa con il nostro VectorStoreIndex, KnowledgeGraphIndex e implementazioni personalizzate di QueryEngine 📊 Benchmark reali che mostrano tempi di risposta di 240ms contro 2400ms per approcci LLM tradizionali Il sistema sfrutta il nostro TreeIndex per una navigazione strutturata, DocumentSummaryIndex per l'elaborazione gerarchica e ResponseSynthesizer con prompt personalizzati - dimostrando che modelli più piccoli e specializzati possono superare quelli più grandi quando orchestrati correttamente. Costruito dai The AI Cowboys! Esplora il repository: