Como @11xAIbuild construiu Alice, o SDR 🚀 de IA A integração de SDRs pode levar muito tempo, 11 vezes reduzida desta vez para dias, resolvendo um desafio crítico: fazer com que a IA entenda materiais complexos da empresa como os humanos. O avanço: ingestão e análise de documentos multimodais usando o LlamaParse ✅ PDFs, PowerPoints e todos os tipos de documentos - todos analisados automaticamente e legíveis para LLMs ✅ Controle de análise refinado para tabelas, imagens e dados não estruturados A capacidade do LlamaParse de lidar com diversos tipos de arquivos com precisão, além de ferramentas que priorizam o desenvolvedor que permitem que a 11x se concentre na criação de seu agente, não na análise da infraestrutura. Quer o detalhamento técnico completo? 📖 Leia o estudo de caso: 🎥 Assista ao mergulho técnico profundo da equipe no @aiDotEngineer mais recente:

Usando @claudeai agora você tem resultados de pesquisa como blocos de conteúdo, trazendo citações para aplicativos de agentes - não são mais necessárias soluções alternativas de documentos! Os resultados da pesquisa como blocos de conteúdo por @AnthropicAI permitem a atribuição de fonte adequada para resultados de chamadas de ferramentas, correspondendo à qualidade de citação obtida com a funcionalidade de pesquisa na web: 🔗 Citações naturais com atribuição de fonte e título vinculadas a chamadas de ferramentas específicas ⚡ Disponível no Claude Opus 4.1, Claude Sonnet 4 e outros modelos mais recentes via Anthropic e Google Vertex AI 🛠️ Já integramos isso ao LlamaIndex com suporte total para resultados de ferramentas citáveis e fluxos de trabalho de agentes Leia os documentos oficiais: Comece a usar a integração do LlamaIndex:

Melhore a precisão da recuperação reclassificando seus resultados de PDF LlamaParse com reclassificadores 📊 @ZeroEntropy_AI Saiba como aprimorar seu pipeline de pesquisa de documentos com técnicas de reclassificação que aumentam significativamente as pontuações de relevância para melhores respostas de IA. 🎯 Combine a extração avançada de PDF do LlamaParse com modelos de reclassificação para exibir as partes mais relevantes 📈 Implemente a reclassificação semântica com zerank-1 para melhorar a qualidade da recuperação além da pesquisa básica de similaridade ⚡ Compare os resultados antes e depois da reclassificação para ver melhorias mensuráveis na qualidade da resposta O LlamaParse lida com estruturas complexas de PDF, enquanto a reclassificação garante que seus usuários obtenham sempre as informações mais relevantes. Confira o tutorial completo:

Crie agentes de IA em tempo real que podem processar dados de voz ao vivo de reuniões @Zoom usando RTMS e LlamaIndex 🎙️🤖 Junte-se a nós para um workshop técnico prático em 14 de agosto, onde você aprenderá a criar sistemas de IA de nível de produção que funcionam com streaming de áudio: 🔗 Configure o Zoom RTMS para capturar áudio ao vivo 📊 Usar partes de transcrição como contexto LLM 🧠 Crie agentes inteligentes e orientados a eventos que podem resumir conversas, detectar intenções, criar itens de ação e notas de reunião Junte-se a @ojusave e @tuanacelik para obter um plano completo para orquestração de LLM com dados de voz ao vivo. Inscreva-se no workshop: quinta-feira, 14 de agosto de 2025 18:00 CEST

Olá GPT-5! @OpenAI acaba de anunciar seu modelo mais recente 🔥 Temos suporte para dia 0: pip install -U llama-index-llms-openai O GPT-5 pode encontrar tesouros em um labirinto? Experimente com o Agent Maze: um agente com ferramentas mínimas, encarregado de resolver um labirinto (que geramos). Em seguida, testamos o tempo e o número de chamadas de ferramentas. Experimente o Agent Maze: E comece com LlamaIndex & GPT-5:

Crie aplicativos de IA corporativos com o LlamaCloud Index e conecte-os a agentes de chamada de ferramentas inteligentes que podem lidar com consultas complexas de várias etapas. Este tutorial da @seldo orienta você na criação de seu primeiro índice LlamaCloud, usando documentos bancários do JP Morgan Chase e criando um agente que pode raciocinar em várias fontes de dados: 🏦 Configure o LlamaCloud Index para analisar e indexar documentos PDF densos, como contratos bancários e tabelas de taxas 🤖 Crie agentes multiferramentas usando nossa abstração de fluxos de trabalho que podem consultar seus dados indexados junto com outras funções 💰 Lide com cenários complexos, como calcular taxas bancárias em várias transações e prazos 📊 Transmita o raciocínio do agente em tempo real para ver exatamente como seu sistema de IA processa problemas de várias etapas O agente processa com sucesso um cenário bancário complexo envolvendo cálculos de cheque especial, avaliações de taxas e tempo - demonstrando como o LlamaCloud Index se integra perfeitamente aos fluxos de trabalho agenciais criados em nossa estrutura de código aberto. 📹 Assista ao passo a passo completo: 📖 Comece com o tutorial:

🤖 @AnthropicAI acabou de lançar o Claude Opus 4.1 e temos suporte de dia zero para ele, você só precisa executar: pip install -U llama-index-llms-antrópico Curioso para experimentá-lo com o LlamaIndex? Confira nosso exemplo de caderno:

Pronto para ver como os Agentes de Documentos lidam com documentos financeiros confusos? Nosso próximo webinar em apenas 1️⃣ semana mostra exatamente como construir sistemas que funcionem com os documentos complexos e multimodais com os quais as equipes financeiras lidam todos os dias: 📊 Crie agentes de documentos usando o mecanismo de análise de nível empresarial da LlamaCloud que lida com tabelas aninhadas, gráficos e formatos inconsistentes em 10-Ks e relatórios de ganhos 🤖 Configure fluxos de trabalho automatizados de ponta a ponta com a orquestração agenciada LlamaIndex para processamento contínuo de documentos 💼 Implemente casos de uso reais, como análise de arquivamento da SEC, avaliação de risco de portfólio e relatórios de conformidade com pipelines inteligentes ⚡ Vá além das limitações tradicionais de OCR para extrair dados acionáveis de documentos financeiros não estruturados Junte-se a @tuanacelik e à equipe LlamaIndex, 12 de agosto às 9h PST:

Se você deseja conversar com seu terminal ou adicionar um assistente de voz ao seu aplicativo da web, nós o cobrimos com nossa integração Gemini Live, agora disponível em TypeScript! 👇 Confira a demonstração abaixo, onde @itsclelia mostra como configurar e executar um bate-papo de terminal simples - mas se você estiver muito ansioso para experimentá-lo, basta executar npx @cle-does-things/live-chat 🏃 📚 Saiba mais sobre o LlamaIndex TS: ⭐ Marque o código de demonstração com estrela no GitHub:

A maior barreira para a implantação de agentes autônomos de IA na produção não é a capacidade, mas a confiabilidade. Embora as demonstrações mostrem um comportamento autônomo impressionante, a maioria das organizações luta quando os agentes atingem as realidades confusas dos ambientes corporativos. Os loops orientados por token se desviam imprevisivelmente, as janelas de contexto ficam poluídas e o gerenciamento de estado falha nas sessões. 🏭 O gerenciamento de estado persistente do @MongoDB garante que os agentes mantenham o contexto completo entre reinicializações e falhas do sistema 🧠 Nossos sistemas de recuperação inteligentes eliminam a poluição do contexto, aprendendo quais informações históricas são valiosas ⚙️ Os fluxos de trabalho LlamaIndex permitem o controle determinístico dentro da operação autônoma, fornecendo auditabilidade sem sacrificar a adaptabilidade 📈 A validação real do @cemex mostra ciclos de desenvolvimento caindo de três semanas para menos de um dia O futuro não é escolher entre inteligência e confiabilidade: trata-se de construir agentes autônomos em uma infraestrutura confiável o suficiente para suportar uma operação verdadeiramente independente. Quando o gerenciamento de estado persistente converge com estruturas de agentes inteligentes, as organizações podem finalmente implantar agentes que funcionam de forma consistente na produção. Leia como @MongoDB e LlamaIndex estão resolvendo a crise de confiabilidade em agentes autônomos: