Hvordan @11xAIbuild bygget Alice, AI SDR 🚀 Onboarding av SDR-er kan ta lang tid, 11 ganger redusert denne gangen til dager ved å løse en kritisk utfordring: å få AI til å forstå komplekse bedriftsmaterialer slik mennesker gjør. Gjennombruddet: Multimodal dokumentinntak og analyse ved hjelp av LamaParse ✅ PDF-er, PowerPoint-filer og alle slags dokumenter - alt analysert automatisk og gjort leselig for LLM-er ✅ Finkornet analysekontroll for tabeller, bilder og ustrukturerte data LlamaParses evne til å håndtere ulike filtyper med nøyaktighet, pluss utvikler-først-verktøy som lar 11x fokusere på å bygge agenten sin, ikke analysere infrastruktur. Vil du ha hele det tekniske sammenbruddet? 📖 Les casestudien: 🎥 Se det tekniske dypdykket fra teamet på siste @aiDotEngineer :

Ved å bruke @claudeai har du nå søkeresultater som innholdsblokker, og bringer sitater til agentapplikasjoner - du trenger ikke flere dokumentløsninger! Søkeresultater som innholdsblokker etter @AnthropicAI muliggjør riktig kildeattribusjon for resultater fra verktøykall, og samsvarer med siteringskvaliteten du får fra nettsøkefunksjonalitet: 🔗 Naturlige sitater med kilde- og tittelattribusjon lenket tilbake til spesifikke verktøykall ⚡ Tilgjengelig på Claude Opus 4.1, Claude Sonnet 4 og andre nyeste modeller via Anthropic og Google Vertex AI 🛠️ Vi har allerede integrert dette i LlamaIndex med full støtte for siterbare verktøyresultater og agentarbeidsflyter Les de offisielle dokumentene: Kom i gang med LlamaIndex-integrasjon:

Forbedre gjenfinningsnøyaktigheten ved å rangere LlamaParse PDF-resultatene dine med @ZeroEntropy_AI rerangerere 📊 Lær hvordan du kan forbedre dokumentsøkeforløpet med omrangeringsteknikker som øker relevanspoengene betydelig for bedre AI-svar. 🎯 Kombiner LlamaParses avanserte PDF-uttrekking med omrangeringsmodeller for å vise de mest relevante bitene 📈 Implementer semantisk rerangering med zerank-1 for å forbedre gjenfinningskvaliteten utover grunnleggende likhetssøk ⚡ Sammenlign resultater før og etter omrangering for å se målbare forbedringer i svarkvalitet LlamaParse håndterer komplekse PDF-strukturer mens omrangering sikrer at brukerne dine får den mest relevante informasjonen hver gang. Sjekk ut hele opplæringen:

Bygg AI-agenter i sanntid som kan behandle direkte taledata fra @Zoom møter ved hjelp av RTMS og LlamaIndex 🎙️🤖 Bli med oss på en praktisk teknisk workshop 14. 🔗 Sett opp Zoom RTMS for å ta opp live lyd 📊 Bruk transkripsjonsbiter for som LLM-kontekst 🧠 Bygg intelligente, hendelsesdrevne agenter som kan oppsummere samtaler, oppdage intensjoner, opprette handlingselementer og møtenotater Bli med @ojusave og @tuanacelik for en komplett plan for LLM-orkestrering med live taledata. Påmelding til workshopen: tor, aug 14, 2025 6:00 CEST

Hei GPT-5! @OpenAI har nettopp annonsert sin nyeste modell 🔥 Vi har støtte for dag-0: pip install -U llama-index-llms-openai Kan GPT-5 finne skatter i en labyrint? Prøv det med Agent Maze: en agent med minimalt med verktøy, som har i oppgave å løse en labyrint (som vi genererer). Vi tester den deretter for tid og antall verktøyanrop. Prøv Agent Maze: Og kom i gang med LlamaIndex & GPT-5:

Bygg AI-applikasjoner for bedrifter med LlamaCloud Index og koble dem til intelligente verktøyanropsagenter som kan håndtere komplekse spørringer i flere trinn. Denne opplæringen fra @seldo leder deg gjennom å lage din første LlamaCloud-indeks, bruke JP Morgan Chase-bankdokumenter og bygge en agent som kan resonnere på tvers av flere datakilder: 🏦 Sett opp LamaCloud Index for å analysere og indeksere tette PDF-dokumenter som bankavtaler og gebyrplaner 🤖 Opprett multiverktøyagenter ved hjelp av vår arbeidsflytabstraksjon som kan spørre etter indekserte data sammen med andre funksjoner 💰 Håndter komplekse scenarier som å beregne bankgebyrer på tvers av flere transaksjoner og tidsrammer 📊 Strøm agentresonnement i sanntid for å se nøyaktig hvordan AI-systemet ditt behandler flertrinnsproblemer Agenten behandler et komplekst bankscenario som involverer kassekredittberegninger, gebyrvurderinger og timing - og demonstrerer hvordan LlamaCloud Index integreres sømløst med agentiske arbeidsflyter bygget på vårt åpen kildekode-rammeverk. 📹 Se hele gjennomgangen: 📖 Kom i gang med opplæringen:

🤖 @AnthropicAI nettopp droppet Claude Opus 4.1 og vi har dag-null-støtte for det, du må bare kjøre: pip install -U llama-index-llms-anthropic Nysgjerrig på å prøve det ut med LlamaIndex? Sjekk ut vårt eksempel på notatbok:

Er du klar til å se hvordan dokumentagenter håndterer rotete økonomiske dokumenter? Vårt kommende webinar om bare 1️⃣ uke viser deg nøyaktig hvordan du bygger systemer som fungerer med de komplekse, multimodale dokumentene økonomiteam håndterer hver dag: 📊 Bygg dokumentagenter ved hjelp av LlamaClouds analysemotor i bedriftsklasse som håndterer nestede tabeller, diagrammer og inkonsekvente formater i 10-Ks og inntektsrapporter 🤖 Sett opp ende-til-ende-automatiserte arbeidsflyter med LlamaIndex-agentorkestrering for sømløs dokumentbehandling 💼 Implementer reelle brukstilfeller som SEC-arkiveringsanalyse, porteføljerisikovurdering og samsvarsrapportering med intelligente pipeliner ⚡ Gå utover tradisjonelle OCR-begrensninger for å trekke ut handlingsrettede data fra ustrukturerte økonomiske dokumenter Bli med @tuanacelik og LlamaIndex-teamet, 12 august kl. 9 PST:

Enten du vil chatte med terminalen din eller legge til en stemmeassistent i web-appen din, har vi dekket deg med vår Gemini Live-integrasjon, nå tilgjengelig i TypeScript! 👇 Sjekk ut demoen nedenfor, hvor @itsclelia viser deg hvordan du setter opp og kjører en enkel terminalchat - men hvis du er veldig ivrig etter å prøve det, kan du bare kjøre npx @cle-gjør-ting/live-chat 🏃 📚 Lær om LlamaIndex TS: ⭐ Stjernemerk demokoden på GitHub:

Den største barrieren for å distribuere autonome AI-agenter i produksjon er ikke kapasitet, det er pålitelighet. Mens demoer viser imponerende autonom oppførsel, sliter de fleste organisasjoner når agenter treffer de rotete realitetene i bedriftsmiljøer. Tokendrevne løkker driver uforutsigbart, kontekstvinduer blir forurenset og tilstandsadministrasjon mislykkes på tvers av økter. 🏭 @MongoDB vedvarende tilstandsadministrasjon sikrer at agenter beholder fullstendig kontekst på tvers av omstarter og feil i systemet 🧠 Våre intelligente gjenfinningssystemer eliminerer kontekstforurensning ved å lære hvilken historisk informasjon som viser seg å være verdifull ⚙️ LlamaIndex-arbeidsflyter muliggjør deterministisk kontroll innen autonom drift, og gir revisjonsmuligheter uten å ofre tilpasningsevne 📈 Ekte validering fra @cemex viser at utviklingssykluser faller fra tre uker til mindre enn én dag Fremtiden handler ikke om å velge mellom intelligens og pålitelighet: det handler om å bygge autonome agenter på infrastruktur som er pålitelige nok til å støtte virkelig uavhengig drift. Når vedvarende tilstandsadministrasjon konvergerer med intelligente agentrammeverk, kan organisasjoner endelig distribuere agenter som fungerer konsekvent i produksjon. Les hvordan @MongoDB og LlamaIndex løser pålitelighetskrisen hos autonome agenter: