Ein Problem, das wir oft sehen: lange Dokumente mit verschiedenen wiederkehrenden Inhalten. Beispiel: ein Lebenslaufbuch mit einer Titelseite, ein paar Seiten über die Lehrpläne der Studenten und dann hintereinander Lebensläufe. Erstellen Sie einen intelligenten Lebenslaufverarbeitungsagenten, der automatisch strukturierte Daten aus wiederkehrenden Inhalten extrahiert, indem er LlamaSplit verwendet, um zu identifizieren, wo jeder einzelne Inhalt beginnt und endet, und LlamaExtract, um strukturierte Daten zu extrahieren: 📄 Laden Sie PDF-Lebenslaufbücher in LlamaCloud hoch und kategorisieren Sie die Seiten automatisch mit LlamaSplit, um einzelne Lebensläufe von Lehrplänen und Titelseiten zu trennen. 🤖 Extrahieren Sie strukturierte Informationen aus jedem Lebenslauf mit LlamaExtract und benutzerdefinierten Schemas, um Namen, Kontaktdaten, Ausbildung, Berufserfahrung und Fähigkeiten usw. zu erfassen (Ihre Wahl). ⚡ Orchestrieren Sie den gesamten Prozess mit LlamaAgent Workflows. 🔍 Verarbeiten Sie echte Lebenslaufdaten mit Vertrauensbewertungen und strukturiertem Output, der bereit ist für Filter-, Such- und Kandidatenabgleichsysteme. Das Tutorial verwendet ein NYU-Lebenslaufbuch als Beispiel und zeigt sowohl einzelne API-Aufrufe als auch eine vollständige Implementierung des automatisierten Workflows. Schauen Sie sich das vollständige Tutorial an: