Bagaimana @11xAIbuild membangun Alice, SDR 🚀 AI Orientasi SDR dapat memakan waktu lama, 11x menyusut kali ini menjadi berhari-hari dengan memecahkan tantangan kritis: membuat AI memahami materi perusahaan yang kompleks seperti yang dilakukan manusia. Terobosan: Penyerapan dan penguraian dokumen multi-moda menggunakan LlamaParse ✅ PDF, PowerPoint, dan semua jenis dokumen - semuanya diurai secara otomatis dan dibuat dapat dibaca oleh LLM ✅ Kontrol penguraian terperinci untuk tabel, gambar, dan data tidak terstruktur Kemampuan LlamaParse untuk menangani beragam jenis file dengan akurasi, ditambah alat yang mengutamakan pengembang yang memungkinkan 11x fokus pada membangun agen mereka, bukan mengurai infrastruktur. Ingin rincian teknis lengkap? 📖 Baca studi kasusnya: 🎥 Saksikan penyelaman teknis dari tim paling lambat @aiDotEngineer :

Dengan menggunakan @claudeai Anda sekarang memiliki hasil pencarian sebagai blok konten, menghadirkan kutipan ke aplikasi agen - tidak perlu lagi solusi dokumen! Hasil penelusuran sebagai pemblokiran konten berdasarkan @AnthropicAI memungkinkan atribusi sumber yang tepat untuk hasil dari panggilan alat, sesuai dengan kualitas kutipan yang Anda dapatkan dari fungsionalitas penelusuran web: 🔗 Kutipan alami dengan atribusi sumber dan judul yang ditautkan kembali ke panggilan alat tertentu ⚡ Tersedia di Claude Opus 4.1, Claude Sonnet 4, dan model terbaru lainnya melalui Anthropic dan Google Vertex AI 🛠️ Kami telah mengintegrasikan ini ke dalam LlamaIndex dengan dukungan penuh untuk hasil alat yang dapat dikutip dan alur kerja agen Baca dokumen resmi: Mulai dengan integrasi LlamaIndex:

Tingkatkan akurasi pengambilan dengan merangkat ulang hasil PDF LlamaParse Anda dengan reranker 📊 @ZeroEntropy_AI Pelajari cara menyempurnakan alur pencarian dokumen Anda dengan teknik peringkat ulang yang secara signifikan meningkatkan skor relevansi untuk respons AI yang lebih baik. 🎯 Gabungkan ekstraksi PDF lanjutan LlamaParse dengan model peringkat ulang untuk menampilkan potongan yang paling relevan 📈 Terapkan peringkat ulang semantik dengan zerank-1 untuk meningkatkan kualitas pengambilan di luar pencarian kesamaan dasar ⚡ Bandingkan hasil sebelum dan sesudah peringkat ulang untuk melihat peningkatan kualitas jawaban yang terukur LlamaParse menangani struktur PDF yang kompleks sambil merangkat ulang memastikan pengguna Anda mendapatkan informasi yang paling relevan setiap saat. Simak tutorial lengkapnya:

Bangun agen AI realtime yang dapat memproses data suara langsung dari rapat @Zoom menggunakan RTMS dan LlamaIndex 🎙️🤖 Bergabunglah dengan kami untuk lokakarya teknis langsung pada 14 Agustus di mana Anda akan belajar membuat sistem AI tingkat produksi yang bekerja dengan audio streaming: 🔗 Siapkan Zoom RTMS untuk menangkap audio langsung 📊 Gunakan potongan transkrip untuk konteks LLM 🧠 Bangun agen cerdas berbasis peristiwa yang dapat meringkas percakapan, mendeteksi niat, membuat item tindakan, dan catatan rapat Bergabunglah dengan @ojusave dan @tuanacelik untuk cetak biru lengkap untuk orkestrasi LLM dengan data suara langsung. Daftar lokakarya: Kamis, 14 Agustus 2025 18:00 CEST

Halo GPT-5! @OpenAI baru saja mengumumkan model 🔥 terbaru mereka Kami memiliki dukungan hari-0: pip install -U llama-index-llms-openai Bisakah GPT-5 menemukan harta karun di labirin? Cobalah dengan Agent Maze: agen dengan alat minimal, bertugas memecahkan labirin (yang kami hasilkan). Kami kemudian mengujinya untuk waktu dan jumlah panggilan alat. Cobalah Agent Maze: Dan mulailah dengan LlamaIndex & GPT-5:

Bangun aplikasi AI perusahaan dengan LlamaCloud Index dan hubungkan ke agen pemanggil alat cerdas yang dapat menangani kueri multi-langkah yang kompleks. Tutorial oleh @seldo ini memandu Anda membuat Indeks LlamaCloud pertama Anda, menggunakan dokumen perbankan JP Morgan Chase dan membangun agen yang dapat bernalar di beberapa sumber data: 🏦 Siapkan LlamaCloud Index untuk mengurai dan mengindeks dokumen PDF padat seperti perjanjian perbankan dan jadwal biaya 🤖 Buat agen multi-alat menggunakan abstraksi Alur Kerja kami yang dapat mengkueri data terindeks Anda bersama fungsi lainnya 💰 Tangani skenario kompleks seperti menghitung biaya perbankan di beberapa transaksi dan kerangka waktu 📊 Streaming penalaran agen secara real-time untuk melihat dengan tepat bagaimana sistem AI Anda memproses masalah multi-langkah Agen berhasil memproses skenario perbankan kompleks yang melibatkan perhitungan cerukan, penilaian biaya, dan waktu - menunjukkan bagaimana LlamaCloud Index terintegrasi secara mulus dengan alur kerja agen yang dibangun di atas kerangka kerja open source kami. 📹 Tonton panduan lengkapnya: 📖 Mulailah dengan tutorial:

🤖 @AnthropicAI baru saja menjatuhkan Claude Opus 4.1 dan kami memiliki dukungan day-zero untuk itu, Anda hanya perlu menjalankan: pip install -U llama-index-llms-anthropic Penasaran mencobanya dengan LlamaIndex? Lihat contoh buku catatan kami:

Siap melihat bagaimana Agen Dokumen menangani dokumen keuangan yang berantakan? Webinar kami yang akan datang hanya 1️dalam waktu seminggu menunjukkan kepada Anda cara membangun sistem yang bekerja dengan dokumen multimoda kompleks yang ditangani tim keuangan setiap hari: 📊 Bangun agen dokumen menggunakan mesin penguraian tingkat perusahaan LlamaCloud yang menangani tabel, bagan, dan format yang tidak konsisten berlapis dalam laporan 10-K dan pendapatan 🤖 Siapkan alur kerja otomatis end-to-end dengan orkestrasi agen LlamaIndex untuk pemrosesan dokumen yang mulus 💼 Terapkan kasus penggunaan nyata seperti analisis pengarsipan SEC, penilaian risiko portofolio, dan pelaporan kepatuhan dengan pipeline cerdas ⚡ Melampaui batasan OCR tradisional untuk mengekstrak data yang dapat ditindaklanjuti dari dokumen keuangan tidak terstruktur Bergabunglah dengan @tuanacelik dan tim LlamaIndex, 12 Agustus pukul 9 pagi PST:

Apakah Anda ingin mengobrol dengan terminal Anda atau menambahkan asisten suara ke aplikasi web Anda, kami membantu Anda dengan integrasi Gemini Live kami, sekarang tersedia di TypeScript! 👇 Lihat demo di bawah ini, di mana @itsclelia menunjukkan kepada Anda cara mengatur dan menjalankan obrolan terminal sederhana - tetapi jika Anda sangat ingin mencobanya, Anda dapat menjalankan npx @cle-does-things/live-chat 🏃 📚 Pelajari tentang LlamaIndex TS: ⭐ Bintangi kode demo di GitHub:

Hambatan terbesar untuk menerapkan agen AI otonom dalam produksi bukanlah kemampuan, melainkan keandalan. Sementara demo menampilkan perilaku otonom yang mengesankan, sebagian besar organisasi berjuang ketika agen mencapai realitas lingkungan perusahaan yang berantakan. Perulangan berbasis token melayang secara tidak terduga, jendela konteks tercemar, dan manajemen status gagal di seluruh sesi. 🏭 Manajemen status persisten @MongoDB memastikan agen mempertahankan konteks lengkap di seluruh restart dan kegagalan sistem 🧠 Sistem pengambilan cerdas kami menghilangkan polusi konteks dengan mempelajari informasi historis mana yang terbukti berharga ⚙️ Alur Kerja LlamaIndex memungkinkan kontrol deterministik dalam operasi otonom, memberikan auditabilitas tanpa mengorbankan kemampuan beradaptasi 📈 Validasi nyata dari @cemex menunjukkan siklus pengembangan turun dari tiga minggu menjadi kurang dari satu hari Masa depan bukan tentang memilih antara kecerdasan dan keandalan: ini tentang membangun agen otonom pada infrastruktur yang cukup andal untuk mendukung operasi yang benar-benar independen. Ketika manajemen status persisten menyatu dengan kerangka kerja agen cerdas, organisasi akhirnya dapat menyebarkan agen yang bekerja secara konsisten dalam produksi. Baca bagaimana @MongoDB dan LlamaIndex memecahkan krisis keandalan pada agen otonom: