Cómo @11xAIbuild construyó a Alice, el SDR de IA 🚀 La incorporación de SDR puede llevar mucho tiempo, 11x redujo este tiempo a días al resolver un desafío crítico: hacer que la IA entienda materiales complejos de la empresa como lo hacen los humanos. 𝗘𝗹 𝗽𝗮𝘀𝗼 𝗳𝗲𝗻𝗼𝗺𝗲𝗻𝗮𝗹: Ingesta y análisis de documentos multimodales utilizando LlamaParse ✅ PDFs, PowerPoints y todo tipo de documentos: todos analizados automáticamente y hechos legibles para los LLMs ✅ Control de análisis detallado para tablas, imágenes y datos no estructurados La capacidad de LlamaParse para manejar diversos tipos de archivos con precisión, además de herramientas orientadas a desarrolladores que permiten a 11x centrarse en construir su agente, no en la infraestructura de análisis. ¿Quieres el desglose técnico completo? 📖 Lee el estudio de caso: 🎥 Mira la inmersión técnica del equipo en el último @aiDotEngineer :

¡Usando @claudeai ahora tienes resultados de búsqueda como bloques de contenido, trayendo citas a aplicaciones de agentes - ya no se necesitan soluciones alternativas con documentos! 𝙍𝙚𝙨𝙪𝙡𝙩𝙖𝙙𝙤𝙨 𝙙𝙚 𝙨𝙚𝙖𝙧𝙘𝙝 𝙘𝙤𝙢𝙤 𝙗𝙡𝙤𝙘𝙠𝙚𝙨 𝙙𝙚 𝙘𝙤𝙣𝙩𝙚𝙣𝙞𝙙𝙤 𝙥𝙤𝙧 @AnthropicAI permite una adecuada atribución de fuentes para los resultados de las llamadas a herramientas, igualando la calidad de citación que obtienes de la funcionalidad de búsqueda en la web: 🔗 Citas naturales con atribución de fuente y título vinculadas a llamadas específicas de herramientas ⚡ Disponible en Claude Opus 4.1, Claude Sonnet 4 y otros modelos más recientes a través de Anthropic y Google Vertex AI 🛠️ Ya hemos integrado esto en LlamaIndex con soporte completo para resultados de herramientas citables y flujos de trabajo de agentes Lee la documentación oficial: Comienza con la integración de LlamaIndex:

Mejora la precisión de recuperación reordenando los resultados de tu PDF de LlamaParse con los rerankers de @ZeroEntropy_AI 📊 Aprende cómo mejorar tu pipeline de búsqueda de documentos con técnicas de reordenamiento que aumentan significativamente las puntuaciones de relevancia para mejores respuestas de IA. 🎯 Combina la avanzada extracción de PDF de LlamaParse con modelos de reordenamiento para mostrar los fragmentos más relevantes 📈 Implementa reordenamiento semántico con 𝙯𝙚𝙧𝙖𝙣𝙠-1 para mejorar la calidad de recuperación más allá de la búsqueda de similitud básica ⚡ Compara los resultados antes y después del reordenamiento para ver mejoras medibles en la calidad de las respuestas LlamaParse maneja estructuras PDF complejas mientras que el reordenamiento asegura que tus usuarios obtengan la información más relevante cada vez. Consulta el tutorial completo:

Crea agentes de IA en tiempo real que puedan procesar datos de voz en vivo de reuniones de @Zoom utilizando RTMS y LlamaIndex 🎙️🤖 Únete a nosotros para un taller técnico práctico el 14 de agosto donde aprenderás a crear sistemas de IA de calidad de producción que trabajen con audio en streaming: 🔗 Configura Zoom RTMS para capturar audio en vivo 📊 Utiliza fragmentos de transcripción como contexto para LLM 🧠 Construye agentes inteligentes y basados en eventos que puedan resumir conversaciones, detectar intenciones, crear elementos de acción y notas de reuniones Únete a @ojusave y @tuanacelik para un plano completo de orquestación de LLM con datos de voz en vivo. Regístrate para el taller: Jue, 14 de agosto de 2025 6:00 PM CEST

¡Hola GPT-5! @OpenAI acaba de anunciar su último modelo 🔥 Tenemos soporte desde el día 0: 𝗽𝗶𝗽 𝗶𝗻𝘀𝘁𝗮𝗹𝗹 -𝗨 𝗹𝗹𝗮𝗺𝗮-𝗶𝗻𝗱𝗲𝘅-𝗹𝗹𝗺𝘀-𝗼𝗽𝗲𝗻𝗮𝗶 ¿Puede GPT-5 encontrar tesoros en un laberinto? Pruébalo con Agent Maze: un agente con herramientas mínimas, encargado de resolver un laberinto (que generamos). Luego lo probamos por tiempo y el número de llamadas a herramientas. Prueba Agent Maze: Y comienza con LlamaIndex y GPT-5:

Crea aplicaciones de IA empresariales con LlamaCloud Index y conéctalas a agentes de llamadas de herramientas inteligentes que pueden manejar consultas complejas y de múltiples pasos. Este tutorial de @seldo te guía a través de la creación de tu primer LlamaCloud Index, utilizando documentos bancarios de JP Morgan Chase y construyendo un agente que puede razonar a través de múltiples fuentes de datos: 🏦 Configura LlamaCloud Index para analizar e indexar documentos PDF densos como acuerdos bancarios y tarifas 🤖 Crea agentes de múltiples herramientas utilizando nuestra abstracción de Workflows que pueden consultar tus datos indexados junto con otras funciones 💰 Maneja escenarios complejos como el cálculo de tarifas bancarias a través de múltiples transacciones y períodos de tiempo 📊 Transmite el razonamiento del agente en tiempo real para ver exactamente cómo tu sistema de IA procesa problemas de múltiples pasos El agente procesa con éxito un escenario bancario complejo que involucra cálculos de sobregiros, evaluaciones de tarifas y tiempos, demostrando cómo LlamaCloud Index se integra perfectamente con flujos de trabajo agénticos construidos sobre nuestro marco de código abierto. 📹 Mira el recorrido completo: 📖 Comienza con el tutorial:

🤖 @AnthropicAI acaba de lanzar Claude Opus 4.1 y tenemos soporte desde el primer día para ello, solo tienes que ejecutar: 𝘱𝘪𝘱 𝘪𝘯𝘴𝘵𝘢𝘭𝘭 -𝘜 𝘭𝘭𝘢𝘮𝘢-𝘪𝘯𝘥𝘦𝘹-𝘭𝘭𝘮𝘴-𝘢𝘯𝘵𝘩𝘳𝘰𝘱𝘪𝘤 ¿Tienes curiosidad por probarlo con LlamaIndex? Consulta nuestro cuaderno de ejemplos:

¿Listo para ver cómo los Agentes de Documentos manejan documentos financieros desordenados? Nuestro próximo seminario web en solo 1️⃣ semana te muestra exactamente cómo construir sistemas que trabajen con los complejos documentos multimodales con los que los equipos financieros lidian todos los días: 📊 Construye agentes de documentos utilizando el motor de análisis de nivel empresarial de LlamaCloud que maneja tablas anidadas, gráficos y formatos inconsistentes en los 10-K y los informes de ganancias 🤖 Configura flujos de trabajo automatizados de extremo a extremo con la orquestación agentica de LlamaIndex para un procesamiento de documentos sin interrupciones 💼 Implementa casos de uso reales como análisis de presentaciones a la SEC, evaluación de riesgos de cartera e informes de cumplimiento con tuberías inteligentes ⚡ Ve más allá de las limitaciones tradicionales de OCR para extraer datos procesables de documentos financieros no estructurados Únete a @tuanacelik y al equipo de LlamaIndex, el 12 de agosto a las 9 AM PST:

Ya sea que quieras chatear con tu terminal o agregar un asistente de voz a tu aplicación web, te tenemos cubierto con nuestra integración de Gemini Live, ¡ahora disponible en TypeScript! 👇 Mira la demostración a continuación, donde @itsclelia te muestra cómo configurar y ejecutar un simple chat en la terminal - pero si tienes muchas ganas de probarlo, solo puedes ejecutar 𝘯𝘱𝘹 @𝘤𝘭𝘦-𝘥𝘰𝘦𝘴-𝘵𝘩𝘪𝘯𝘨𝘴/𝘭𝘪𝘷𝘦-𝘤𝘩𝘢𝘵 🏃 📚 Aprende sobre LlamaIndex TS: ⭐ Dale una estrella al código de demostración en GitHub:

La mayor barrera para implementar agentes de IA autónomos en producción no es la capacidad, sino la fiabilidad. Mientras que las demostraciones muestran un comportamiento autónomo impresionante, la mayoría de las organizaciones luchan cuando los agentes se enfrentan a las realidades complicadas de los entornos empresariales. Los bucles impulsados por tokens se desvían de manera impredecible, las ventanas de contexto se contaminan y la gestión del estado falla a través de las sesiones. 🏭 La gestión de estado persistente de @MongoDB asegura que los agentes retengan el contexto completo a través de reinicios del sistema y fallos. 🧠 Nuestros sistemas de recuperación inteligente eliminan la contaminación del contexto al aprender qué información histórica resulta valiosa. ⚙️ Los flujos de trabajo de LlamaIndex permiten un control determinista dentro de la operación autónoma, proporcionando auditabilidad sin sacrificar la adaptabilidad. 📈 La validación real de @cemex muestra que los ciclos de desarrollo han disminuido de tres semanas a menos de un día. El futuro no se trata de elegir entre inteligencia y fiabilidad: se trata de construir agentes autónomos sobre una infraestructura lo suficientemente fiable como para soportar una operación verdaderamente independiente. Cuando la gestión de estado persistente converge con marcos de agentes inteligentes, las organizaciones pueden finalmente implementar agentes que funcionen de manera consistente en producción. Lee cómo @MongoDB y LlamaIndex están resolviendo la crisis de fiabilidad en los agentes autónomos: