Як @11xAIbuild створили Алісу, AI SDR 🚀 Впровадження SDR може зайняти багато часу, цей час скоротився в 11 разів до днів, вирішуючи критично важливу проблему: змусити штучний інтелект розуміти складні матеріали компанії так, як це роблять люди. Прорив: мультимодальне отримання та парсинг документів за допомогою LlamaParse ✅ PDF, PowerPoint і всілякі документи - все аналізується автоматично і робиться розбірливим для LLM ✅ Точний контроль парсингу таблиць, зображень і неструктурованих даних Здатність LlamaParse з точністю обробляти різноманітні типи файлів, а також інструменти, орієнтовані на розробників, які дозволяють 11x зосередитися на створенні свого агента, а не на аналізі інфраструктури. Хочете отримати повну технічну розбивку? 📖 Ознайомтесь з кейсом: 🎥 Дивіться технічне глибоке занурення від команди не пізніше @aiDotEngineer :

Використовуючи @claudeai, ви тепер отримуєте результати пошуку у вигляді блоків контенту, доставляючи цитати до додатків агентів - більше не потрібні обхідні шляхи документів! Результати пошуку у вигляді блоків контенту за @AnthropicAI дозволяють правильно атрибуювати джерела для результатів викликів інструментів, що відповідає якості цитування, яку ви отримуєте за допомогою функції веб-пошуку: 🔗 Природні цитати із зазначенням джерела та назви, пов'язані з конкретними викликами інструментів ⚡ Доступно на Claude Opus 4.1, Claude Sonnet 4 та інших останніх моделях через Anthropic та Google Vertex AI 🛠️ Ми вже інтегрували це в LlamaIndex з повною підтримкою цитованих результатів інструментів і робочих процесів агентів Читайте офіційні документи: Почніть роботу з інтеграцією з LlamaIndex:

Підвищуйте точність пошуку, змінюючи рейтинг результатів LlamaParse у PDF за допомогою @ZeroEntropy_AI rerankers 📊 Дізнайтеся, як покращити воронку пошуку документів за допомогою методів повторного ранжування, які значно підвищують показники релевантності для кращої відповіді штучного інтелекту. 🎯 Поєднуйте розширене вилучення PDF LlamaParse з переранжуванням моделей, щоб вивести на поверхню найбільш релевантні фрагменти 📈 Впровадьте семантичне переранжування за допомогою zerank-1, щоб покращити якість пошуку за межами базового пошуку подібності ⚡ Порівнюйте результати до та після повторного ранжування, щоб побачити відчутне покращення якості відповідей LlamaParse обробляє складні структури PDF, а перерейтинг гарантує, що ваші користувачі щоразу отримують найактуальнішу інформацію. Ознайомтеся з повним посібником:

Створюйте агентів штучного інтелекту в реальному часі, які можуть обробляти голосові дані в реальному часі з @Zoom зустрічей за допомогою RTMS і LlamaIndex 🎙️🤖 Приєднуйтесь до нас на практичному технічному семінарі 14 серпня, де ви навчитеся створювати системи штучного інтелекту виробничого рівня, які працюють з потоковим аудіо: 🔗 Налаштуйте Zoom RTMS для захоплення аудіо в реальному часі 📊 Використовуйте фрагменти транскрипції для контексту LLM 🧠 Створюйте інтелектуальних агентів, керованих подіями, які можуть підсумовувати розмови, виявляти наміри, створювати елементи дій і нотатки до зустрічей Приєднуйтесь до @ojusave та @tuanacelik, щоб отримати повний план оркестрування LLM за допомогою голосових даних у реальному часі. Реєстрація на воркшоп: Чт, 14 серпня 2025 р. 18:00 CEST

Привіт, GPT-5! @OpenAI щойно анонсували свою останню модель 🔥 У нас є day-0 підтримка: pip install -U llama-index-llms-openai Чи може GPT-5 знайти скарби в лабіринті? Спробуйте це з Agent Maze: агентом з мінімальними інструментами, якому доручено розгадати лабіринт (який ми генеруємо). Потім ми перевіряємо його на час і кількість викликів інструментів. Спробуйте Agent Maze: І почніть роботу з LlamaIndex & GPT-5:

Створюйте корпоративні програми штучного інтелекту за допомогою LlamaCloud Index і підключайте їх до інтелектуальних агентів виклику інструментів, які можуть обробляти складні багатоетапні запити. Цей урок від @seldo проведе вас через створення вашого першого індексу LlamaCloud, використання банківських документів JP Morgan Chase та створення агента, який може працювати з кількома джерелами даних: 🏦 Налаштуйте LlamaCloud Index для аналізу та індексації щільних PDF-документів, таких як банківські угоди та графіки комісій 🤖 Створюйте агенти з кількома інструментами за допомогою нашої абстракції Workflows, які можуть запитувати ваші індексовані дані разом з іншими функціями 💰 Керуйте складними сценаріями, як-от розрахунок банківських комісій за кілька транзакцій і часових проміжків 📊 Транслюйте міркування агента в режимі реального часу, щоб побачити, як саме ваша система штучного інтелекту обробляє багатоетапні проблеми Агент успішно обробляє складний банківський сценарій, що включає розрахунок овердрафту, оцінку комісій і терміни, демонструючи, як LlamaCloud Index легко інтегрується з агентськими робочими процесами, побудованими на нашому фреймворку з відкритим вихідним кодом. 📹 Дивіться повне покрокове керівництво: 📖 Почніть роботу з навчальним посібником:

🤖 @AnthropicAI щойно випустили Claude Opus 4.1 і у нас є підтримка нульового дня для нього, вам просто потрібно запустити: pip install -U llama-index-llms-anthropic Хочете спробувати це з LlamaIndex? Ознайомтеся з нашим прикладом блокнота:

Готові побачити, як агенти з документообігу обробляють заплутані фінансові документи? Наш майбутній вебінар всього 1️за ⃣ тиждень покаже вам, як саме створювати системи, які працюють зі складними мультимодальними документами, з якими фінансові команди мають справу щодня: 📊 Створюйте документ-агентів за допомогою механізму парсингу корпоративного рівня LlamaCloud, який обробляє вкладені таблиці, діаграми та неузгоджені формати в 10-K та звітах про прибутки 🤖 Налаштуйте наскрізні автоматизовані робочі процеси за допомогою агентної оркестрації LlamaIndex для безперебійної обробки документів 💼 Впроваджуйте реальні випадки використання, такі як аналіз подання SEC, оцінка ризиків портфеля та звітність про відповідність за допомогою інтелектуальних воронок продажів ⚡ Виходьте за рамки традиційних обмежень OCR, щоб отримувати практичні дані з неструктурованих фінансових документів Приєднуйтесь до @tuanacelik та команди LlamaIndex, 12 серпня о 9 ранку за тихоокеанським часом:

Незалежно від того, чи хочете ви спілкуватися зі своїм терміналом або додати голосового помічника до свого веб-додатку, ми допоможемо вам з нашою інтеграцією Gemini Live, яка тепер доступна в TypeScript! 👇 Перегляньте демонстрацію нижче, де @itsclelia показує, як налаштувати та запустити простий чат терміналу, але якщо ви дуже хочете спробувати, ви можете просто запустити npx @cle-does-things/live-chat 🏃 📚 Дізнайтеся більше про LlamaIndex TS: ⭐ Позначте зірочкою демокод на GitHub:

Найбільшою перешкодою для розгортання автономних агентів штучного інтелекту у виробництві є не можливості, а надійність. У той час як демонстрації демонструють вражаючу автономну поведінку, більшість організацій стикаються з труднощами, коли агенти потрапляють у безладні реалії корпоративного середовища. Цикли, керовані токенами, дрейфують непередбачувано, контекстні вікна забруднюються, а управління станами зазнає збою в різних сеансах. 🏭 Постійне управління станами @MongoDB гарантує, що агенти зберігають повний контекст під час перезапуску системи та збоїв 🧠 Наші інтелектуальні системи пошуку усувають забруднення контексту, вивчаючи, яка історична інформація виявляється цінною ⚙️ Робочі процеси LlamaIndex забезпечують детерміноване керування в автономній роботі, забезпечуючи можливість контролю без шкоди для адаптивності 📈 Реальна валідація від @cemex показує, що цикли розробки знижуються з трьох тижнів до менш ніж одного дня Майбутнє полягає не у виборі між інтелектом і надійністю, а в побудові автономних агентів на інфраструктурі, достатньо надійній, щоб підтримувати справді незалежну роботу. Коли постійне керування станами поєднується з інтелектуальними агентськими структурами, організації нарешті можуть розгорнути агентів, які послідовно працюють у виробництві. Читайте, як @MongoDB та LlamaIndex вирішують кризу надійності в автономних агентах: