Hoe @11xAIbuild Alice, de AI SDR, heeft gebouwd 🚀 Het inwerken van SDR's kan lang duren, 11x heeft deze tijd teruggebracht tot dagen door een kritieke uitdaging op te lossen: AI laten begrijpen complexe bedrijfsdocumenten zoals mensen dat doen. 𝗧𝗵𝗲 𝗯𝗿𝗲𝗮𝗸𝘁𝗵𝗿𝗼𝘂𝗴: Multi-modale documentinname en parsing met LlamaParse ✅ PDF's, PowerPoints en allerlei soorten documenten - allemaal automatisch geparsed en leesbaar gemaakt voor LLM's ✅ Fijne parsingcontrole voor tabellen, afbeeldingen en ongestructureerde gegevens De mogelijkheid van LlamaParse om diverse bestandstypen nauwkeurig te verwerken, plus ontwikkelaarsgerichte tools die 11x in staat stellen zich te concentreren op het bouwen van hun agent, niet op parsing-infrastructuur. Wil je de volledige technische uitleg? 📖 Lees de casestudy: 🎥 Bekijk de technische diepduik van het team bij de laatste @aiDotEngineer :

Met @claudeai heb je nu zoekresultaten als inhoudsblokken, waardoor citaten naar agenttoepassingen worden gebracht - geen documentwerkarounds meer nodig! 𝙎𝙚𝙖𝙧𝙘𝙝 𝙧𝙚𝙨𝙪𝙡𝙩𝙖𝙩𝙨 𝙖𝙨 𝙘𝙤𝙣𝙩𝙚𝙣𝙩 𝙗𝙡𝙤𝙘𝙠𝙨 door @AnthropicAI maakt juiste bronvermelding mogelijk voor resultaten van toolaanroepen, wat overeenkomt met de citatenkwaliteit die je krijgt van webzoekfunctionaliteit: 🔗 Natuurlijke citaten met bron- en titelvermelding die teruglinken naar specifieke toolaanroepen ⚡ Beschikbaar op Claude Opus 4.1, Claude Sonnet 4 en andere nieuwste modellen via Anthropic en Google Vertex AI 🛠️ We hebben dit al geïntegreerd in LlamaIndex met volledige ondersteuning voor citeerbare toolresultaten en agentwerkstromen Lees de officiële documentatie: Begin met de integratie van LlamaIndex:

Verbeter de nauwkeurigheid van het ophalen door je LlamaParse PDF-resultaten opnieuw te rangschikken met @ZeroEntropy_AI rerankers 📊 Leer hoe je je documentzoekpijplijn kunt verbeteren met technieken voor het opnieuw rangschikken die de relevantiescores aanzienlijk verhogen voor betere AI-antwoorden. 🎯 Combineer de geavanceerde PDF-extractie van LlamaParse met rerankingmodellen om de meest relevante stukken naar voren te halen 📈 Implementeer semantisch opnieuw rangschikken met 𝙯𝙚𝙧𝙖𝙣𝙠-1 om de kwaliteit van het ophalen te verbeteren, verder dan basisgelijkeniszoekopdrachten ⚡ Vergelijk de resultaten voor en na het opnieuw rangschikken om meetbare verbeteringen in de kwaliteit van antwoorden te zien LlamaParse verwerkt complexe PDF-structuren terwijl het opnieuw rangschikken ervoor zorgt dat je gebruikers elke keer de meest relevante informatie krijgen. Bekijk de complete tutorial:

Bouw realtime AI-agenten die live spraakgegevens uit @Zoom-vergaderingen kunnen verwerken met RTMS en LlamaIndex 🎙️🤖 Doe mee aan onze praktische technische workshop op 14 augustus, waar je leert productieklare AI-systemen te creëren die werken met streaming audio: 🔗 Stel Zoom RTMS in om live audio vast te leggen 📊 Gebruik transcriptchunks als LLM-context 🧠 Bouw intelligente, gebeurtenisgestuurde agenten die gesprekken kunnen samenvatten, intenties kunnen detecteren, actiepunten en notulen kunnen creëren Sluit je aan bij @ojusave en @tuanacelik voor een complete blauwdruk voor LLM-orchestratie met live spraakgegevens. Registreer voor de workshop: Do, 14 aug 2025 18:00 CEST

Hallo GPT-5! @OpenAI heeft zojuist hun nieuwste model aangekondigd 🔥 We hebben day-0 ondersteuning: 𝗽𝗶𝗽 𝗶𝗻𝘀𝘁𝗮𝗹𝗹 -𝗨 𝗹𝗹𝗮𝗺𝗮-𝗶𝗻𝗱𝗲𝘅-𝗹𝗹𝗺𝘀-𝗼𝗽𝗲𝗻𝗮𝗶 Kan GPT-5 schatten vinden in een doolhof? Probeer het uit met Agent Maze: een agent met minimale tools, die de taak heeft om een doolhof op te lossen (dat wij genereren). We testen het vervolgens op tijd en het aantal tool-aanroepen. Probeer Agent Maze uit: En begin met LlamaIndex & GPT-5:

Bouw enterprise AI-toepassingen met LlamaCloud Index en verbind ze met intelligente tool-aanroepagenten die complexe, meerstapsvragen kunnen afhandelen. Deze tutorial van @seldo begeleidt je bij het maken van je eerste LlamaCloud Index, met gebruik van bankdocumenten van JP Morgan Chase en het bouwen van een agent die kan redeneren over meerdere gegevensbronnen: 🏦 Stel LlamaCloud Index in om dichte PDF-documenten zoals bankovereenkomsten en tarieflijsten te parseren en indexeren 🤖 Maak multi-tool agenten met onze Workflows abstractie die je geïndexeerde gegevens kan opvragen naast andere functies 💰 Behandel complexe scenario's zoals het berekenen van bankkosten over meerdere transacties en tijdsperioden 📊 Stream agentredenering in real-time om precies te zien hoe jouw AI-systeem meerstapsproblemen verwerkt De agent verwerkt met succes een complex bankscenario met betrekking tot overtrekkingen, kostenbeoordelingen en timing - wat aantoont hoe LlamaCloud Index naadloos integreert met agentische workflows die zijn gebouwd op ons open source framework. 📹 Bekijk de volledige walkthrough: 📖 Begin met de tutorial:

🤖 @AnthropicAI heeft zojuist Claude Opus 4.1 uitgebracht en we hebben dag-nul ondersteuning ervoor, je hoeft alleen maar te draaien: 𝘱𝘪𝘱 𝘪𝘯𝘴𝘵𝘢𝘭𝘭 -𝘜 𝘭𝘭𝘢𝘮𝘢-𝘪𝘯𝘥𝘦𝘹-𝘭𝘭𝘮𝘴-𝘢𝘯𝘵𝘩𝘳𝘰𝘱𝘪𝘤 Ben je benieuwd om het uit te proberen met LlamaIndex? Bekijk ons voorbeeldnotitieboekje:

Klaar om te zien hoe Document Agents rommelige financiële documenten verwerken? Onze aankomende webinar over precies 1️⃣ week laat je zien hoe je systemen kunt bouwen die werken met de complexe, multimodale documenten waar financiële teams elke dag mee te maken hebben: 📊 Bouw documentagents met de enterprise-grade parsing engine van LlamaCloud die geneste tabellen, grafieken en inconsistente indelingen in 10-K's en winstverslagen aankan 🤖 Stel end-to-end geautomatiseerde workflows in met LlamaIndex agentische orkestratie voor naadloze documentverwerking 💼 Implementeer echte use cases zoals SEC-indieninganalyse, portefeuille risicoanalyse en compliance rapportage met intelligente pipelines ⚡ Ga verder dan traditionele OCR-beperkingen om bruikbare gegevens uit ongestructureerde financiële documenten te extraheren Doe mee met @tuanacelik en het LlamaIndex-team op 12 augustus om 9 AM PST:

Of je nu wilt chatten met je terminal of een spraakassistent aan je web-app wilt toevoegen, wij hebben je gedekt met onze Gemini Live-integratie, nu beschikbaar in TypeScript! 👇 Bekijk de demo hieronder, waar @itsclelia je laat zien hoe je een eenvoudige terminalchat instelt en uitvoert - maar als je erg enthousiast bent om het te proberen, kun je gewoon 𝘯𝘱𝘹 @𝘤𝘭𝘦-𝘥𝘰𝘦𝘴-𝘵𝘩𝘪𝘯𝘨𝘴/𝘭𝘪𝘷𝘦-𝘤𝘩𝘢𝘵 🏃 📚 Leer meer over LlamaIndex TS: ⭐ Star de demo-code op GitHub:

De grootste hindernis voor het inzetten van autonome AI-agenten in productie is niet de capaciteit, maar de betrouwbaarheid. Hoewel demo's indrukwekkend autonoom gedrag tonen, hebben de meeste organisaties moeite wanneer agenten de rommelige realiteit van enterprise-omgevingen tegenkomen. Token-gedreven loops drijven onvoorspelbaar af, contextvensters worden vervuild en het beheer van de status faalt over sessies heen. 🏭 @MongoDB's persistente statusbeheer zorgt ervoor dat agenten de volledige context behouden tijdens systeemherstarts en -storingen. 🧠 Onze intelligente opvragsystemen elimineren contextvervuiling door te leren welke historische informatie waardevol blijkt te zijn. ⚙️ LlamaIndex Workflows maken deterministische controle binnen autonome werking mogelijk, waardoor controleerbaarheid wordt geboden zonder aanpasbaarheid op te offeren. 📈 Echte validatie van @cemex toont aan dat ontwikkelingscycli zijn gedaald van drie weken naar minder dan één dag. De toekomst gaat niet over kiezen tussen intelligentie en betrouwbaarheid: het gaat over het bouwen van autonome agenten op infrastructuur die betrouwbaar genoeg is om echt onafhankelijke werking te ondersteunen. Wanneer persistent statusbeheer samenkomt met intelligente agentenframeworks, kunnen organisaties eindelijk agenten inzetten die consistent werken in productie. Lees hoe @MongoDB en LlamaIndex de betrouwbaarheidcrisis in autonome agenten oplossen: