كيف @11xAIbuild بناء أليس ، الذكاء الاصطناعي حقوق السحب الخاصة 🚀 يمكن أن يستغرق إعداد حقوق السحب الخاصة وقتا طويلا ، حيث تقلص 11 ضعفا من هذا الوقت إلى أيام من خلال حل تحد حرج: جعل الذكاء الاصطناعي يفهم مواد الشركة المعقدة كما يفعل البشر. الاختراق: استيعاب المستندات متعددة الوسائط وتحليلها باستخدام LlamaParse ✅ ملفات PDF و PowerPoints وجميع أنواع المستندات - يتم تحليلها تلقائيا وجعلها مقروءة لطلاب القانون ✅ تحكم دقيق في التحليل للجداول والصور والبيانات غير المهيكلة قدرة LlamaParse على التعامل مع أنواع الملفات المتنوعة بدقة ، بالإضافة إلى أدوات المطور أولا التي تسمح ل 11x بالتركيز على بناء وكيلهم ، وليس تحليل البنية التحتية. هل تريد الانهيار الفني الكامل؟ 📖 اقرأ دراسة الحالة: 🎥 شاهد الغوص التقني العميق من الفريق على آخر @aiDotEngineer :

باستخدام @claudeai لديك الآن نتائج بحث ككتل محتوى ، مما يؤدي إلى تقديم الاستشهادات إلى تطبيقات الوكيل - لا حاجة إلى مزيد من الحلول البديلة للمستندات! تتيح نتائج البحث ككتل محتوى بواسطة @AnthropicAI إسناد المصدر المناسب للنتائج من استدعاءات الأدوات، بما يتوافق مع جودة الاقتباس التي تحصل عليها من وظيفة بحث الويب: 🔗 الاستشهادات الطبيعية مع إسناد المصدر والعنوان مرتبطة باستدعاءات أدوات محددة ⚡ متوفر في Claude Opus 4.1 و Claude Sonnet 4 وأحدث الموديلات الأخرى عبر Anthropic و Google Vertex الذكاء الاصطناعي 🛠️ لقد قمنا بالفعل بدمج هذا في LlamaIndex مع الدعم الكامل لنتائج الأدوات القابلة للاستشهاد بها ومهام سير عمل الوكيل اقرأ المستندات الرسمية: ابدأ مع تكامل LlamaIndex:

قم بتحسين دقة الاسترجاع عن طريق إعادة ترتيب نتائج LlamaParse PDF باستخدام أدوات 📊 إعادة تصنيف @ZeroEntropy_الذكاء الاصطناعي تعرف على كيفية تحسين مسار البحث عن المستندات باستخدام تقنيات إعادة الترتيب التي تعزز بشكل كبير درجات الصلة للحصول على استجابات أفضل لعمليات الذكاء الاصطناعي. 🎯 اجمع بين استخراج PDF المتقدم من LlamaParse مع نماذج إعادة الترتيب لعرض الأجزاء الأكثر صلة 📈 تنفيذ إعادة الترتيب الدلالي باستخدام zerank-1 لتحسين جودة الاسترجاع بما يتجاوز البحث الأساسي عن التشابه ⚡ قارن النتائج قبل وبعد إعادة الترتيب لرؤية تحسينات قابلة للقياس في جودة الإجابة يتعامل LlamaParse مع هياكل PDF المعقدة بينما تضمن إعادة الترتيب حصول المستخدمين على المعلومات الأكثر صلة في كل مرة. تحقق من البرنامج التعليمي الكامل:

إنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي يمكنهم معالجة البيانات الصوتية الحية من اجتماعات @Zoom باستخدام RTMS و LlamaIndex 🎙️🤖 انضم إلينا في ورشة عمل فنية عملية في 14 أغسطس حيث ستتعلم كيفية إنشاء أنظمة الذكاء الاصطناعي على مستوى الإنتاج التي تعمل مع دفق الصوت: 🔗 إعداد Zoom RTMS لالتقاط صوت مباشر 📊 استخدم أجزاء النص لسياق LLM 🧠 إنشاء وكلاء أذكياء يعتمدون على الأحداث يمكنهم تلخيص المحادثات واكتشاف النية وإنشاء عناصر الإجراءات وملاحظات الاجتماع انضم إلى @ojusave و @tuanacelik للحصول على مخطط كامل لتنسيق LLM مع البيانات الصوتية الحية. التسجيل في ورشة العمل: الخميس 14 أغسطس 2025 الساعة 6:00 مساء بتوقيت وسط أوروبا الصيفي

مرحبا GPT-5! أعلنت @OpenAI للتو عن أحدث طراز 🔥 لها لدينا دعم اليوم 0: تثبيت النقطة -U llama-index-llms-openai هل يمكن ل GPT-5 العثور على كنز في متاهة؟ جربها مع Agent Maze: وكيل لديه الحد الأدنى من الأدوات ، مكلف بحل المتاهة (التي نقوم بإنشائها). ثم نختبره للوقت وعدد استدعاءات الأدوات. جرب Agent Maze: وابدأ مع LlamaIndex و GPT-5:

قم ببناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات باستخدام LlamaCloud Index وتوصيلها بوكلاء استدعاء الأدوات الذكية الذين يمكنهم التعامل مع الاستعلامات المعقدة متعددة الخطوات. يرشدك هذا البرنامج التعليمي من @seldo خلال إنشاء أول فهرس LlamaCloud الخاص بك ، باستخدام المستندات المصرفية JP Morgan Chase وبناء وكيل يمكنه التفكير عبر مصادر بيانات متعددة: 🏦 قم بإعداد فهرس LlamaCloud لتحليل وفهرسة مستندات PDF الكثيفة مثل الاتفاقيات المصرفية وجداول الرسوم 🤖 قم بإنشاء وكلاء متعددي الأدوات باستخدام تجريد مهام سير العمل الخاصة بنا والتي يمكنها الاستعلام عن بياناتك المفهرسة جنبا إلى جنب مع الوظائف الأخرى 💰 التعامل مع السيناريوهات المعقدة مثل حساب الرسوم المصرفية عبر معاملات وأطر زمنية متعددة 📊 دفق تفكير الوكيل في الوقت الفعلي لترى بالضبط كيف يعالج نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك المشكلات متعددة الخطوات يعالج الوكيل بنجاح سيناريو مصرفي معقد يتضمن حسابات السحب على المكشوف وتقييمات الرسوم والتوقيت - مما يوضح كيف يتكامل مؤشر LlamaCloud بسلاسة مع تدفقات العمل الوكيلة المبنية على إطار عمل مفتوح المصدر الخاص بنا. 📹 شاهد الإرشادات التفصيلية الكاملة: 📖 بدء استخدام البرنامج التعليمي:

🤖 @AnthropicAI أسقطت للتو Claude Opus 4.1 ولدينا دعم اليوم الصفري له ، ما عليك سوى تشغيل: تثبيت النقطة -U llama-index-llms-anthropic هل تشعر بالفضول لتجربته مع LlamaIndex؟ تحقق من دفتر ملاحظات المثال:

هل أنت مستعد لترى كيف يتعامل وكلاء المستندات مع المستندات المالية الفوضوية؟ توضح لك ندوتنا القادمة عبر الإنترنت في أسبوع ⃣ 1️فقط كيفية بناء أنظمة تعمل مع المستندات المعقدة متعددة الوسائط التي تتعامل معها الفرق المالية كل يوم: 📊 إنشاء وكلاء المستندات باستخدام محرك التحليل على مستوى المؤسسة من LlamaCloud الذي يتعامل مع الجداول والمخططات والتنسيقات غير المتناسقة المتداخلة في تقارير 10Ks والأرباح 🤖 قم بإعداد مهام سير عمل تلقائية شاملة باستخدام التنسيق الوكيل LlamaIndex لمعالجة المستندات بسلاسة 💼 تنفيذ حالات الاستخدام الحقيقية مثل تحليل ملفات SEC وتقييم مخاطر المحفظة وتقارير الامتثال باستخدام خطوط الأنابيب الذكية ⚡ تجاوز قيود التعرف الضوئي على الحروف التقليدية لاستخراج البيانات القابلة للتنفيذ من المستندات المالية غير المهيكلة انضم إلى @tuanacelik وفريق LlamaIndex ، 12 أغسطس الساعة 9 صباحا بتوقيت المحيط الهادي:

سواء كنت ترغب في الدردشة مع جهازك الطرفي أو إضافة مساعد صوتي إلى تطبيق الويب الخاص بك ، فقد قمنا بتغطيتك من خلال تكامل Gemini Live الخاص بنا ، والمتوفر الآن في TypeScript! 👇 تحقق من العرض التوضيحي أدناه ، حيث يوضح لك @itsclelia كيفية إعداد وتشغيل دردشة طرفية بسيطة - ولكن إذا كنت حريصا جدا على تجربتها ، فيمكنك فقط تشغيل npx @cle-does-things/live-chat 🏃 📚 تعرف على LlamaIndex TS: ⭐ نجمة الرمز التجريبي على GitHub:

أكبر عائق أمام نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين في الإنتاج ليس القدرة ، بل الموثوقية. بينما تعرض العروض التوضيحية سلوكا مستقلا مثيرا للإعجاب ، فإن معظم المؤسسات تكافح عندما يواجه الوكلاء الحقائق الفوضوية لبيئات المؤسسات. تنجرف الحلقات المستندة إلى الرمز المميز بشكل غير متوقع، وتتلوث نوافذ السياق، وتفشل إدارة الحالة عبر الجلسات. 🏭 تضمن إدارة الحالة المستمرة في @MongoDB احتفاظ الوكلاء بالسياق الكامل عبر عمليات إعادة تشغيل النظام وفشله 🧠 تقضي أنظمة الاسترجاع الذكية لدينا على تلوث السياق من خلال معرفة المعلومات التاريخية التي تثبت قيمتها ⚙️ تتيح مهام سير عمل LlamaIndex تحكما حتميا داخل التشغيل المستقل ، مما يوفر قابلية التدقيق دون التضحية بالقدرة على التكيف 📈 يظهر التحقق الحقيقي من @cemex انخفاض دورات التطوير من ثلاثة أسابيع إلى أقل من يوم واحد لا يتعلق المستقبل بالاختيار بين الذكاء والموثوقية: إنه يتعلق ببناء وكلاء مستقلين على بنية تحتية موثوقة بما يكفي لدعم التشغيل المستقل حقا. عندما تتقارب إدارة الحالة المستمرة مع أطر عمل الوكيل الذكية، يمكن للمؤسسات أخيرا نشر الوكلاء الذين يعملون باستمرار في الإنتاج. اقرأ كيف يحل @MongoDB و LlamaIndex أزمة الموثوقية في الوكلاء المستقلين: