Popularne tematy
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Nie daj się utonąć w powtarzalnych zadaniach związanych z przetwarzaniem dokumentów - zbuduj agentów AI, którzy mogą dzielić, wyodrębniać i organizować złożone przepływy pracy dokumentów na dużą skalę.
Najnowszy post na blogu autorstwa @tuanacelik pokazuje, jak połączyć narzędzia do przetwarzania dokumentów LlamaCloud z LlamaAgents, aby obsługiwać operacje takie jak przeglądanie CV, przetwarzanie faktur i zarządzanie umowami.
📄 LlamaSplit inteligentnie kategoryzuje strony w plikach wielodokumentowych - załaduj połączony plik PDF i otrzymaj zorganizowane segmenty dokumentów
🔍 LlamaExtract obsługuje wyodrębnianie danych strukturalnych przy użyciu własnych schematów Pydantic z wynikami pewności
🤖 LlamaAgents Workflows organizuje cały proces z wzorcami fan-out/fan-in do równoległego przetwarzania
⚡ Pełny przykład przeprowadza przez przetwarzanie 100-stronicowej książki CV od podziału do strukturalnych danych kandydatów
Demonstrujemy agenta przetwarzania prawdziwej książki CV, który automatycznie oddziela poszczególne CV od stron programu nauczania, wyodrębnia strukturalne informacje o kandydatach i weryfikuje wszystko w odniesieniu do twoich modeli danych. Te same wzorce działają dla zestawów faktur, partii umów i każdego powtarzalnego przepływu pracy dokumentów.
Przeczytaj pełny samouczek z przykładami kodu:

Najlepsze
Ranking
Ulubione
