Jak @11xAIbuild zbudował Alice, AI SDR 🚀 Wprowadzenie SDR-ów może zająć dużo czasu, 11x skrócił ten czas do dni, rozwiązując krytyczne wyzwanie: sprawienie, by AI rozumiało złożone materiały firmowe tak jak ludzie. 𝗧𝗵𝗲 𝗯𝗿𝗲𝗮𝗸𝘁𝗵𝗿𝗼𝘂𝗴𝗵: Wiele modalności przetwarzania dokumentów i ich analizy za pomocą LlamaParse ✅ PDF-y, PowerPointy i wszelkiego rodzaju dokumenty - wszystkie automatycznie analizowane i uczynione czytelnymi dla LLM-ów ✅ Precyzyjna kontrola analizy dla tabel, obrazów i danych niestrukturalnych Zdolność LlamaParse do obsługi różnych typów plików z dokładnością, plus narzędzia skierowane do deweloperów, które pozwalają 11x skupić się na budowaniu swojego agenta, a nie na infrastrukturze analizy. Chcesz pełnego technicznego podsumowania? 📖 Przeczytaj studium przypadku: 🎥 Obejrzyj techniczne zgłębienie od zespołu na najnowszym @aiDotEngineer :

Korzystając z @claudeai, teraz masz wyniki wyszukiwania jako bloki treści, co przynosi cytaty do aplikacji agentów - nie potrzebujesz już obejść dokumentów! 𝙒𝙮𝙨𝙠𝙪𝙠𝙞 𝙬𝙮𝙨𝙯𝙩𝙤𝙬𝙚 𝙟𝙖𝙠𝙤 𝙗𝙡𝙤𝙠𝙞 𝙩𝙧𝙚𝙨𝙩𝙮 przez @AnthropicAI umożliwia odpowiednie przypisanie źródła dla wyników z wywołań narzędzi, dopasowując jakość cytatów, jaką otrzymujesz z funkcji wyszukiwania w sieci: 🔗 Naturalne cytaty z przypisaniem źródła i tytułu powiązanym z konkretnymi wywołaniami narzędzi ⚡ Dostępne w Claude Opus 4.1, Claude Sonnet 4 i innych najnowszych modelach za pośrednictwem Anthropic i Google Vertex AI 🛠️ Już zintegrowaliśmy to z LlamaIndex z pełnym wsparciem dla cytowalnych wyników narzędzi i przepływów pracy agentów Przeczytaj oficjalną dokumentację: Rozpocznij integrację z LlamaIndex:

Popraw dokładność wyszukiwania, ponownie klasyfikując wyniki PDF LlamaParse za pomocą rerankerów @ZeroEntropy_AI 📊 Dowiedz się, jak ulepszyć swój proces wyszukiwania dokumentów za pomocą technik ponownej klasyfikacji, które znacznie zwiększają wyniki istotności dla lepszych odpowiedzi AI. 🎯 Połącz zaawansowane wydobywanie PDF LlamaParse z modelami ponownej klasyfikacji, aby wydobyć najbardziej istotne fragmenty 📈 Wdróż semantyczną ponowną klasyfikację z 𝙯𝙚𝙧𝙖𝙣𝙠-1, aby poprawić jakość wyszukiwania ponad podstawowe wyszukiwanie podobieństwa ⚡ Porównaj wyniki przed i po ponownej klasyfikacji, aby zobaczyć wymierne poprawy w jakości odpowiedzi LlamaParse radzi sobie z złożonymi strukturami PDF, podczas gdy ponowna klasyfikacja zapewnia, że Twoi użytkownicy zawsze otrzymują najbardziej istotne informacje. Sprawdź pełny samouczek:

Zbuduj agentów AI w czasie rzeczywistym, którzy mogą przetwarzać dane głosowe na żywo z spotkań @Zoom za pomocą RTMS i LlamaIndex 🎙️🤖 Dołącz do nas na praktyczne warsztaty techniczne 14 sierpnia, gdzie nauczysz się tworzyć systemy AI gotowe do produkcji, które działają z przesyłanym dźwiękiem: 🔗 Skonfiguruj Zoom RTMS, aby uchwycić dźwięk na żywo 📊 Użyj fragmentów transkryptów jako kontekstu dla LLM 🧠 Buduj inteligentne, zdarzeniowe agenty, które mogą podsumowywać rozmowy, wykrywać intencje, tworzyć zadania do wykonania i notatki ze spotkań Dołącz do @ojusave i @tuanacelik, aby uzyskać kompletny plan orkiestracji LLM z danymi głosowymi na żywo. Zarejestruj się na warsztaty: czwartek, 14 sierpnia 2025, godz. 18:00 CEST

Cześć GPT-5! @OpenAI właśnie ogłosiło swój najnowszy model 🔥 Mamy wsparcie od dnia 0: 𝗽𝗶𝗽 𝗶𝗻𝘀𝘁𝗮𝗹𝗹 -𝗨 𝗹𝗹𝗮𝗺𝗮-𝗶𝗻𝗱𝗲𝘅-𝗹𝗹𝗺𝘀-𝗼𝗽𝗲𝗻𝗮𝗶 Czy GPT-5 może znaleźć skarb w labiryncie? Wypróbuj to z Agentem Maze: agentem z minimalnymi narzędziami, którego zadaniem jest rozwiązanie labiryntu (który generujemy). Następnie testujemy go pod kątem czasu i liczby wywołań narzędzi. Wypróbuj Agenta Maze: I zacznij z LlamaIndex & GPT-5:

Twórz aplikacje AI dla przedsiębiorstw z LlamaCloud Index i łącz je z inteligentnymi agentami do wywoływania narzędzi, które mogą obsługiwać złożone, wieloetapowe zapytania. Ten samouczek autorstwa @seldo przeprowadzi cię przez proces tworzenia pierwszego LlamaCloud Index, wykorzystując dokumenty bankowe JP Morgan Chase oraz budując agenta, który potrafi rozumować w oparciu o wiele źródeł danych: 🏦 Skonfiguruj LlamaCloud Index, aby analizować i indeksować gęste dokumenty PDF, takie jak umowy bankowe i harmonogramy opłat 🤖 Twórz agentów wielonarzędziowych za pomocą naszej abstrakcji Workflows, którzy mogą zapytywać o twoje zindeksowane dane obok innych funkcji 💰 Obsługuj złożone scenariusze, takie jak obliczanie opłat bankowych w wielu transakcjach i ramach czasowych 📊 Strumieniuj rozumowanie agenta w czasie rzeczywistym, aby zobaczyć, jak twój system AI przetwarza problemy wieloetapowe Agent skutecznie przetwarza złożony scenariusz bankowy związany z obliczeniami debetowymi, oceną opłat i czasem - demonstrując, jak LlamaCloud Index integruje się płynnie z agentowymi przepływami pracy opartymi na naszym otwartym frameworku. 📹 Obejrzyj pełny przewodnik: 📖 Rozpocznij naukę z samouczkiem:

🤖 @AnthropicAI właśnie wypuścił Claude Opus 4.1 i mamy wsparcie od dnia zero, wystarczy uruchomić: 𝘱𝘪𝘱 𝘪𝘯𝘴𝘵𝘢𝘭𝘭 -𝘜 𝘭𝘭𝘢𝘮𝘢-𝘪𝘯𝘥𝘦𝘹-𝘭𝘭𝘮𝘴-𝘢𝘯𝘵𝘩𝘳𝘰𝘱𝘪𝘤 Ciekawi cię, jak to wypróbować z LlamaIndex? Sprawdź nasz przykładowy notatnik:

Gotowy, aby zobaczyć, jak Agenci Dokumentów radzą sobie z chaotycznymi dokumentami finansowymi? Nasz nadchodzący webinar za zaledwie 1️⃣ tydzień pokaże Ci dokładnie, jak budować systemy, które radzą sobie z złożonymi, multimodalnymi dokumentami, z którymi zespoły finansowe mają do czynienia na co dzień: 📊 Buduj agentów dokumentów korzystając z silnika przetwarzania LlamaCloud klasy enterprise, który radzi sobie z zagnieżdżonymi tabelami, wykresami i niespójnymi formatami w raportach 10-K i raportach zysków 🤖 Ustaw automatyczne przepływy pracy end-to-end z agentyczną orkiestracją LlamaIndex dla płynnego przetwarzania dokumentów 💼 Wdrażaj rzeczywiste przypadki użycia, takie jak analiza zgłoszeń do SEC, ocena ryzyka portfela i raportowanie zgodności z inteligentnymi pipeline'ami ⚡ Przekrocz tradycyjne ograniczenia OCR, aby wydobywać użyteczne dane z nieustrukturyzowanych dokumentów finansowych Dołącz do @tuanacelik i zespołu LlamaIndex, 12 sierpnia o 9:00 PST:

Czy chcesz rozmawiać z terminalem, czy dodać asystenta głosowego do swojej aplikacji internetowej, mamy dla Ciebie rozwiązanie z naszą integracją Gemini Live, teraz dostępną w TypeScript! 👇 Sprawdź demo poniżej, gdzie @itsclelia pokazuje, jak skonfigurować i uruchomić prosty czat terminalowy - ale jeśli jesteś bardzo chętny, aby to wypróbować, możesz po prostu uruchomić 𝘯𝘱𝘹 @𝘤𝘭𝘦-𝘥𝘰𝘦𝘴-𝘵𝘩𝘪𝘯𝘨𝘴/𝘭𝘪𝘷𝘦-𝘤𝘩𝘢𝘵 🏃 📚 Dowiedz się o LlamaIndex TS: ⭐ Oznacz kod demo na GitHubie:

Największą przeszkodą w wdrażaniu autonomicznych agentów AI w produkcji nie jest zdolność, lecz niezawodność. Podczas gdy pokazy demonstrują imponujące zachowanie autonomiczne, większość organizacji boryka się z problemami, gdy agenci napotykają chaotyczne realia środowisk przedsiębiorstw. Pętle oparte na tokenach dryfują w sposób nieprzewidywalny, okna kontekstowe ulegają zanieczyszczeniu, a zarządzanie stanem zawodzi w różnych sesjach. 🏭 Zarządzanie stanem trwałym @MongoDB zapewnia, że agenci zachowują pełny kontekst po restarcie systemu i awariach. 🧠 Nasze inteligentne systemy wyszukiwania eliminują zanieczyszczenie kontekstu, ucząc się, które informacje historyczne są wartościowe. ⚙️ Przepływy pracy LlamaIndex umożliwiają deterministyczną kontrolę w ramach autonomicznej operacji, zapewniając audytowalność bez poświęcania elastyczności. 📈 Rzeczywista walidacja od @cemex pokazuje, że cykle rozwoju skróciły się z trzech tygodni do mniej niż jednego dnia. Przyszłość nie polega na wyborze między inteligencją a niezawodnością: chodzi o budowanie autonomicznych agentów na infrastrukturze wystarczająco niezawodnej, aby wspierać naprawdę niezależną operację. Gdy zarządzanie stanem trwałym łączy się z inteligentnymi ramami agentów, organizacje mogą w końcu wdrażać agentów, którzy działają konsekwentnie w produkcji. Przeczytaj, jak @MongoDB i LlamaIndex rozwiązują kryzys niezawodności w autonomicznych agentach: