Lasă un LlamaAgent să-ți organizeze materialul de studiu: întâlnește StudyLlama, o aplicație web care folosește LlamaAgents pentru a te ajuta să organizezi și să aduni informații din notițele și lucrările tale! Cum funcționează: 📊 Creează categorii pentru a-ți clasifica notițele 📓 Încarcă-ți notițele 🤖 Urmărește cum LlamaClassify le atribuie una dintre categorii, iar LlamaExtract produce un rezumat și un set de întrebări și răspunsuri 🗄️ Informațiile extrase sunt încărcate într-o bază de date vectorială 🔍 Pune întrebări la notițele tale și primește cele mai relevante răspunsuri! 🎥 Aruncă o privire la demonstrația de mai jos, unde @itsclelia explică toate aceste funcții și multe altele! 👩 💻 Verifică repo-ul de pe GitHub: 🦙 Începe cu LlamaCloud:

Nu un alt parser 📄 🤯 PDF? Iată de ce analizarea documentelor bazată pe AI este atât de populară. Analiza documentelor AI a evoluat dincolo de OCR către sisteme care înțeleg cu adevărat documentele, așa cum o 🧠 fac oamenii În cea mai recentă postare de pe blog, explorăm ce schimbă jocul: 📊 Reconstrucția layout-ului semantic zero-shot - LLM-urile pot acum înțelege structura documentelor fără șabloane sau date de antrenament 🔍 Înțelegere multimodală profundă - Procesarea textului, tabelelor, graficelor și imaginilor direct din cutie 🤖 Abordarea ingineriei agenților - Parsere care planifică, reflectă și se autocorectează prin fluxuri de lucru de raționament ⚙️ Soluții pregătite pentru întreprinderi - Trecând dincolo de API-urile LLM de bază către sisteme de producție cu metadate, proveniență și fiabilitate Citește articolul complet:

Fluxurile de lucru ale documentelor agențice sunt cruciale pentru munca în domeniul cunoașterii și automatizarea bazate pe AI, dar sunt adesea tratate ca niște cutii negre, ceea ce duce la eșecuri silențioase și comportamente neașteptate. Cu fluxurile noastre de lucru pentru agenți nu trebuie să-ți faci griji că nu vei ști ce se întâmplă în culisele aplicației tale, datorită funcțiilor noastre de observabilitate integrate pe care le poți integra ușor cu pipeline-urile de trasare. În cel mai recent blog al nostru, @itsclelia arată cum îți poți instrumenta fluxurile de lucru pentru a obține perspective fiabile despre cum documentele tale nestructurate sunt transformate în date structurate, folosind @opentelemetry și @JaegerTracing. 📚 Citește articolul: 👩 💻 Verifică codul: