Cum @11xAIbuild construit Alice, AI SDR 🚀 Integrarea SDR-urilor poate dura mult timp, de 11 ori redusă de data aceasta la zile, rezolvând o provocare critică: să facă AI să înțeleagă materialele complexe ale companiei, așa cum fac oamenii. Descoperirea: Ingestia și analizarea documentelor multimodale folosind LlamaParse ✅ PDF-uri, PowerPoint și tot felul de documente - toate analizate automat și lizibile pentru LLM-uri ✅ Control de analiză cu granulație fină pentru tabele, imagini și date nestructurate Capacitatea LlamaParco de a gestiona diverse tipuri de fișiere cu precizie, plus instrumente care permit 11x să se concentreze pe construirea agentului, nu pe analiza infrastructurii. Doriți o defalcare tehnică completă? 📖 Citiți studiul de caz: 🎥 Urmăriți aprofundarea tehnică a echipei la cel mai recent @aiDotEngineer :

Folosind @claudeai aveți acum rezultatele căutării ca blocuri de conținut, aducând citate în aplicațiile agenților - nu mai sunt necesare soluții pentru documente! Rezultatele căutării ca blocuri de conținut de @AnthropicAI permite atribuirea corectă a sursei pentru rezultatele apelurilor de instrumente, care se potrivește cu calitatea citărilor pe care o obțineți din funcționalitatea de căutare web: 🔗 Citări naturale cu atribuirea sursei și titlului legate de apeluri specifice de instrumente ⚡ Disponibil pe Claude Opus 4.1, Claude Sonnet 4 și alte modele recente prin Anthropic și Google Vertex AI 🛠️ Am integrat deja acest lucru în LlamaIndex cu suport complet pentru rezultatele instrumentelor citabile și fluxurile de lucru ale agenților Citiți documentele oficiale: Începeți cu integrarea LlamaIndex:

Îmbunătățiți acuratețea recuperării prin reclasificarea rezultatelor PDF LlamaParse cu @ZeroEntropy_AI rerankere 📊 Aflați cum să vă îmbunătățiți canalul de căutare a documentelor cu tehnici de reclasificare care sporesc semnificativ scorurile de relevanță pentru răspunsuri AI mai bune. 🎯 Combinați extragerea avansată a PDF-urilor de la LlamaParco cu modele de reclasificare pentru a scoate la iveală cele mai relevante bucăți 📈 Implementați reclasificarea semantică cu zerank-1 pentru a îmbunătăți calitatea recuperării dincolo de căutarea de bază a similitudinii ⚡ Comparați rezultatele înainte și după reclasificare pentru a vedea îmbunătățiri măsurabile în calitatea răspunsurilor LlamaParse gestionează structuri PDF complexe, în timp ce reclasificarea asigură că utilizatorii primesc cele mai relevante informații de fiecare dată. Consultați tutorialul complet:

Construiți agenți AI în timp real care pot procesa date vocale live de la întâlniri @Zoom folosind RTMS și LlamaIndex 🎙️🤖 Alăturați-vă nouă la un atelier tehnic practic pe 14 august, unde veți învăța să creați sisteme AI de calitate de producție care funcționează cu streaming audio: 🔗 Configurați Zoom RTMS pentru a captura audio live 📊 Utilizați bucăți de transcriere pentru context LLM 🧠 Construiți agenți inteligenți, bazați pe evenimente, care pot rezuma conversațiile, detecta intențiile, pot crea elemente de acțiune și note de întâlnire Alăturați-vă @ojusave și @tuanacelik pentru un plan complet pentru orchestrarea LLM cu date vocale live. Înscrieți-vă la atelier: joi, 14 aug. 2025 18:00 CEST

Bună ziua GPT-5! @OpenAI tocmai și-au anunțat cel mai recent model 🔥 Avem suport pentru ziua 0: pip install -U llama-index-llms-openai Poate GPT-5 să găsească comori într-un labirint? Încercați-l cu Agent Maze: un agent cu instrumente minime, însărcinat să rezolve un labirint (pe care îl generăm). Apoi îl testăm pentru timp și numărul de apeluri de instrumente. Încercați Agent Maze: Și începeți cu LlamaIndex și GPT-5:

Construiți aplicații AI pentru întreprinderi cu LlamaCloud Index și conectați-le la agenți inteligenți de apelare a instrumentelor care pot gestiona interogări complexe, în mai mulți pași. Acest tutorial de @seldo vă ghidează prin crearea primului dvs. LlamaCloud Index, utilizarea documentelor bancare JP Morgan Chase și construirea unui agent care poate raționa pe mai multe surse de date: 🏦 Configurați LlamaCloud Index pentru a analiza și indexa documente PDF dense, cum ar fi acordurile bancare și schemele de taxe 🤖 Creați agenți cu mai multe instrumente folosind abstractizarea fluxurilor de lucru, care vă pot interoga datele indexate împreună cu alte funcții 💰 Gestionați scenarii complexe, cum ar fi calcularea comisioanelor bancare pentru mai multe tranzacții și intervale de timp 📊 Transmiteți raționamentul agenților în timp real pentru a vedea exact cum sistemul dvs. de inteligență artificială procesează problemele în mai mulți pași Agentul procesează cu succes un scenariu bancar complex care implică calcule de descoperit de cont, evaluări ale comisioanelor și sincronizare - demonstrând modul în care LlamaCloud Index se integrează perfect cu fluxurile de lucru agentice construite pe cadrul nostru open source. 📹 Urmăriți prezentarea completă: 📖 Începeți cu tutorialul:

🤖 @AnthropicAI tocmai am renunțat la Claude Opus 4.1 și avem suport pentru ziua zero pentru el, trebuie doar să rulați: pip install -U lamă-index-llms-antropic Ești curios să-l încerci cu LlamaIndex? Consultați exemplul nostru de caiet:

Sunteți gata să vedeți cum se ocupă agenții de documente cu documentele financiare dezordonate? Webinarul nostru din doar 1️⃣ săptămână vă arată exact cum să construiți sisteme care funcționează cu documentele complexe și multimodale cu care se confruntă echipele financiare în fiecare zi: 📊 Construiți agenți de documente folosind motorul de analiză la nivel de întreprindere al LlamaCloud, care gestionează tabele imbricate, diagrame și formate inconsecvente în rapoarte de 10 K și câștiguri 🤖 Configurați fluxuri de lucru automatizate end-to-end cu orchestrarea agentică LlamaIndex pentru procesarea fără probleme a documentelor 💼 Implementați cazuri de utilizare reale, cum ar fi analiza de depunere SEC, evaluarea riscurilor de portofoliu și raportarea conformității cu conducte inteligente ⚡ Treceți dincolo de limitările OCR tradiționale pentru a extrage date acționabile din documente financiare nestructurate Alăturați-vă @tuanacelik și echipei LlamaIndex, 12 august la ora 9 AM PST:

Indiferent dacă doriți să discutați cu terminalul sau să adăugați un asistent vocal în aplicația dvs. 👇 Consultați demo-ul de mai jos, unde @itsclelia vă arată cum să configurați și să rulați un chat simplu pe terminal - dar dacă sunteți foarte dornic să-l încercați, puteți rula npx @cle-does-things/live-chat 🏃 📚 Aflați mai multe despre LlamaIndex TS: ⭐ Scrieți codul demo pe GitHub:

Cea mai mare barieră în calea implementării agenților AI autonomi în producție nu este capacitatea, ci fiabilitatea. În timp ce demonstrațiile prezintă un comportament autonom impresionant, majoritatea organizațiilor se luptă atunci când agenții se lovesc de realitățile dezordonate ale mediilor enterprise. Buclele bazate pe token se deplasează imprevizibil, ferestrele de context sunt poluate, iar gestionarea stării eșuează între sesiuni. 🏭 Managementul persistent al stării @MongoDB asigură că agenții păstrează contextul complet în repornirile și eșecurile sistemului 🧠 Sistemele noastre inteligente de recuperare elimină poluarea contextului, învățând ce informații istorice se dovedesc valoroase ⚙️ Fluxurile de lucru LlamaIndex permit controlul determinist în cadrul funcționării autonome, oferind auditabilitate fără a sacrifica adaptabilitatea 📈 Validarea reală din @cemex arată că ciclurile de dezvoltare scad de la trei săptămâni la mai puțin de o zi Viitorul nu este despre a alege între inteligență și fiabilitate: este vorba despre construirea de agenți autonomi pe o infrastructură suficient de fiabilă pentru a susține o funcționare cu adevărat independentă. Când managementul persistent al stării converge cu cadrele de agenți inteligenți, organizațiile pot implementa în sfârșit agenți care funcționează în mod constant în producție. Citiți cum @MongoDB și LlamaIndex rezolvă criza de fiabilitate a agenților autonomi: