LlamaAgentに教材の整理を依頼しましょう:StudyLlamaというウェブアプリを紹介します。LlamaAgentsを使って、ノートやレポートから整理・洞察を集めるのを手伝ってくれます! 仕組み: 📊 ノートを分類するためのカテゴリを作成する 📓 ノートをアップロードしてください 🤖 LlamaClassifyがそのカテゴリの一つを割り当て、LlamaExtractが要約と質問・回答のセットを生成する様子を見てください 🗄️ 抽出された情報はベクターデータベースにアップロードされます 🔍 ノートに質問を投げかけて、最も関連性の高い回答を得ましょう! 🎥 以下のデモをご覧ください。@itscleliaがこれらの機能やその他を詳しく説明しています! 👩 💻 GitHubリポジトリもご覧ください: 🦙 LlamaCloudを始めましょう:

またPDFパーサー📄 🤯ですか?AI搭載の文書解析が大いに話題になっている理由は以下の通りです。 AI文書解析はOCRを超え、人間🧠のように文書を真に理解するシステムへと進化しました 最新のブログ記事では、何がこのゲームを変えているのかを探ります。 📊 ゼロショットセマンティックレイアウト再構築 - LLMはテンプレートやトレーニングデータなしで文書構造を理解できるようになりました 🔍 深いマルチモーダル理解 - テキスト、表、チャート、画像を箱から出して一緒に処理する 🤖 エージェント工学アプローチ - 計画、反映、自己修正を行うパーサー ⚙️ エンタープライズ対応ソリューション - 基本的なLLM APIを超えて、メタデータ、出典、信頼性を備えた本番システムへと移行 全文記事をお読みください:

エージェント文書ワークフローはAI駆動の知識作業や自動化に不可欠ですが、しばしばブラックボックスとして扱われ、静かな失敗や予期せぬ挙動を引き起こします。 当社のエージェントワークフローでは、トレースパイプラインと簡単に連携できる組み込みの観察機能のおかげで、アプリケーションの裏側で何が起きているのか分からない心配はありません。 最新のブログでは、@itsclelia@opentelemetryと@JaegerTracingを用いて、非構造化文書がどのように構造化データに変換されるかについて、ワークフローをどのように活用できるかを紹介します。 📚 記事を読む: 👩 💻 コードをご覧ください: