AI SDR 🚀であるAlice@11xAIbuild構築した方法 SDRのオンボーディングには長い時間がかかる場合があり、AIに人間と同じように複雑な会社の資料を理解させるという重要な課題を解決することで、今回は11倍に短縮されました。 ブレークスルー: LlamaParse を使用したマルチモーダル ドキュメントの取り込みと解析 ✅ PDF、PowerPoint、あらゆる種類のドキュメント - すべて自動的に解析され、LLM が読み取れるようになります ✅ テーブル、画像、非構造化データのきめ細かな解析制御 多様なファイルタイプを正確に処理するLlamaParseの機能に加えて、11xはインフラストラクチャの解析ではなくエージェントの構築に集中できる開発者ファーストのツールです。 完全な技術的な内訳が必要ですか? 📖 ケーススタディを読む: 🎥 最新のチームによる技術的な詳細@aiDotEngineerをご覧ください。

@claudeaiを使用すると、検索結果がコンテンツブロックとして表示され、エージェントアプリケーションに引用がもたらされ、ドキュメントの回避策はもう必要ありません。 検索結果をコンテンツブロックとして@AnthropicAIすると、ツール呼び出しの結果の適切なソース帰属が可能になり、Web検索機能から得られる引用品質と一致します。 🔗 特定のツール呼び出しにリンクされた出典とタイトルの帰属を含む自然な引用 ⚡ Claude Opus 4.1、Claude Sonnet 4、およびAnthropicとGoogle Vertex AIを介してその他の最新モデルで利用可能 🛠️ これはすでにLlamaIndexに統合されており、引用可能なツールの結果とエージェントのワークフローを完全にサポートしています 公式ドキュメントを読む: LlamaIndex 統合を始めましょう:

@ZeroEntropy_AIリランキングで📊 LlamaParse PDFの結果を再ランク付けすることで、検索の精度を向上させます AI 応答を改善するために関連性スコアを大幅に向上させる再ランク付け手法を使用して、ドキュメント検索パイプラインを強化する方法を学びます。 🎯 LlamaParse の高度な PDF 抽出とモデルの再ランク付けを組み合わせて、最も関連性の高いチャンクを表示します。 📈 zerank-1でセマンティックリランク付けを実装し、基本的な類似性検索を超えた検索品質を向上させる ⚡ 再ランク付け前と再ランク付け後の結果を比較して、回答品質の測定可能な改善を確認します LlamaParse は複雑な PDF 構造を処理し、再ランク付けにより、ユーザーは常に最も関連性の高い情報を確実に取得できます。 完全なチュートリアルをご覧ください。

RTMS と LlamaIndex 🎙️🤖 を使用して、@Zoom会議からのライブ音声データを処理できるリアルタイム AI エージェントを構築 8 月 14 日に開催されるハンズオン技術ワークショップに参加し、ストリーミング オーディオで動作するプロダクション グレードの AI システムの作成方法を学びます。 🔗 ライブオーディオをキャプチャするためのZoom RTMSの設定 📊 LLM コンテキストとしてトランスクリプト チャンクを使用する 🧠 会話の要約、意図の検出、アクションアイテムや会議メモの作成が可能な、インテリジェントなイベント駆動型エージェントを構築します @ojusaveに参加して@tuanacelik、ライブ音声データを使用したLLMオーケストレーションの完全な青写真を入手してください。 ワークショップへの登録: 2025年8月14日(木) 18:00 CEST

こんにちはGPT-5!@OpenAI最新モデル🔥を発表したばかりです day-0のサポートがあります:pip install -U llama-index-llms-openai GPT-5は迷路の中に宝物を見つけることができるのか?Agent Maze で試してみてください: 最小限のツールで、(私たちが生成した) 迷路を解く任務を負ったエージェントです。 次に、時間とツール呼び出しの数をテストします。 エージェントメイズをお試しください: そして、LlamaIndex と GPT-5 を使い始めましょう。

LlamaCloud Indexを使用してエンタープライズAIアプリケーションを構築し、複雑なマルチステップクエリを処理できるインテリジェントなツール呼び出しエージェントに接続します。 @seldo によるこのチュートリアルでは、JP Morgan Chase の銀行ドキュメントを使用して最初の LlamaCloud インデックスを作成し、複数のデータ ソースにまたがって推論できるエージェントを構築する方法について説明します。 🏦 LlamaCloud Index を設定して、銀行契約や料金表などの高密度の PDF ドキュメントを解析してインデックスを作成します 🤖 ワークフロー抽象化を使用してマルチツールエージェントを作成し、インデックス付きデータを他の関数と一緒にクエリできます 💰 複数の取引や時間枠にわたる銀行手数料の計算など、複雑なシナリオを処理します 📊 エージェントの推論をリアルタイムでストリーミングして、AIシステムが複数ステップの問題をどのように処理するかを正確に確認します このエージェントは、当座貸越の計算、手数料の評価、タイミングを含む複雑な銀行シナリオをうまく処理し、LlamaCloud Index がオープンソース フレームワーク上に構築されたエージェント ワークフローとどのようにシームレスに統合されるかを示しています。 📹 ウォークスルー全文をご覧ください。 📖 チュートリアルを開始します。

🤖 @AnthropicAI Claude Opus 4.1 をドロップしたばかりで、デイゼロのサポートがあるので、実行するだけです。 pip install -U llama-index-llms-anthropic LlamaIndexで試してみませんか?サンプルノートブックをご覧ください。

ドキュメントエージェントが煩雑な財務文書をどのように処理するかを確認する準備はできていますか? わずか 1️⃣ 週に予定されているウェビナーでは、財務チームが毎日扱う複雑なマルチモーダル ドキュメントを扱うシステムを構築する方法を正確に紹介します。 📊 10-K や収益レポートのネストされたテーブル、グラフ、一貫性のない形式を処理する LlamaCloud のエンタープライズ グレードの解析エンジンを使用してドキュメント エージェントを構築します 🤖 LlamaIndexエージェントオーケストレーションでエンドツーエンドの自動化ワークフローを設定し、シームレスなドキュメント処理を実現 💼 インテリジェントなパイプラインを使用して、SECファイリング分析、ポートフォリオリスク評価、コンプライアンスレポートなどの実際のユースケースを実装します ⚡ 従来のOCRの制限を超えて、非構造化財務文書から実用的なデータを抽出します 8月12日午前9時(太平洋標準時)に@tuanacelikとLlamaIndexチームに参加してください。

端末とチャットしたい場合でも、ウェブアプリに音声アシスタントを追加したい場合でも、TypeScriptで利用可能になったGemini Live統合で対応します。 👇 以下のデモでは、簡単なターミナルチャットをセットアップして実行する方法@itsclelia示していますが、試してみたい場合は、npx @cle-does-things/live-chat 🏃を実行することができます 📚 LlamaIndex TSの詳細: ⭐ GitHub でデモ コードにスターを付けます。

自律型AIエージェントを本番環境に導入する際の最大の障壁は、機能ではなく信頼性です。 デモでは印象的な自律的な動作が紹介されていますが、ほとんどの組織は、エージェントが企業環境の厄介な現実にぶつかると苦労します。トークン駆動型ループは予期せずドリフトし、コンテキストウィンドウは汚染され、セッション間で状態管理が失敗します。 🏭 @MongoDBの永続的な状態管理により、エージェントはシステムの再起動と障害にわたって完全なコンテキストを保持できます 🧠 当社のインテリジェント検索システムは、どの履歴情報が価値があることが証明されるかを学習することで、コンテキスト汚染を排除します ⚙️ LlamaIndex ワークフローは、自律運用内での決定論的な制御を可能にし、適応性を犠牲にすることなく監査可能性を提供します 📈 @cemexからの実際の検証では、開発サイクルが3週間から1日未満に短縮されたことが示されています 未来は、インテリジェンスと信頼性のどちらかを選択することではなく、真に独立した運用をサポートするのに十分な信頼性を備えたインフラストラクチャ上に自律エージェントを構築することです。永続的な状態管理がインテリジェントなエージェントフレームワークと統合されると、組織は最終的に本番環境で一貫して機能するエージェントをデプロイできます。 @MongoDBとLlamaIndexが自律型エージェントの信頼性の危機をどのように解決しているかをご覧ください。