Como a @11xAIbuild construiu a Alice, a SDR de IA 🚀 A integração de SDRs pode demorar muito tempo, a 11x reduziu esse tempo para dias ao resolver um desafio crítico: fazer com que a IA entendesse materiais complexos de empresas como os humanos fazem. 𝗢 𝗽𝗮𝘀𝘀𝗼 𝗳𝗼𝗿𝗮: Ingestão e análise de documentos multimodais usando LlamaParse ✅ PDFs, PowerPoints e todos os tipos de documentos - todos analisados automaticamente e tornados legíveis para LLMs ✅ Controle de análise detalhado para tabelas, imagens e dados não estruturados A capacidade do LlamaParse de lidar com diversos tipos de arquivos com precisão, além de ferramentas voltadas para desenvolvedores que permitem à 11x focar na construção de seu agente, e não na infraestrutura de análise. Quer a análise técnica completa? 📖 Leia o estudo de caso: 🎥 Assista à análise técnica da equipe no mais recente @aiDotEngineer :

Usando @claudeai agora tem resultados de pesquisa como blocos de conteúdo, trazendo citações para aplicações de agentes - não são mais necessárias soluções alternativas de documentos! 𝙁𝙤𝙣𝙙𝙤 𝙙𝙚 𝙥𝙧𝙤𝙛𝙪𝙣𝙙𝙖 𝙙𝙚 𝙧𝙚𝙨𝙪𝙡𝙩𝙖𝙙𝙤𝙨 𝙙𝙚 𝙥𝙧𝙤𝙛𝙪𝙣𝙙𝙖 𝙙𝙚 𝙘𝙤𝙣𝙩𝙚𝙣𝙩 𝙗𝙡𝙤𝙘𝙤𝙨 por @AnthropicAI permite a devida atribuição de fontes para resultados de chamadas de ferramentas, correspondendo à qualidade de citação que você obtém da funcionalidade de pesquisa na web: 🔗 Citações naturais com atribuição de fonte e título ligadas de volta a chamadas de ferramentas específicas ⚡ Disponível no Claude Opus 4.1, Claude Sonnet 4 e outros modelos mais recentes via Anthropic e Google Vertex AI 🛠️ Já integramos isso no LlamaIndex com total suporte para resultados de ferramentas citáveis e fluxos de trabalho de agentes Leia a documentação oficial: Comece com a integração do LlamaIndex:

Melhore a precisão da recuperação reordenando os resultados do seu LlamaParse PDF com os rerankers @ZeroEntropy_AI 📊 Saiba como aprimorar seu pipeline de busca de documentos com técnicas de reordenação que aumentam significativamente as pontuações de relevância para melhores respostas de IA. 🎯 Combine a extração avançada de PDF do LlamaParse com modelos de reordenação para destacar os pedaços mais relevantes 📈 Implemente reordenação semântica com 𝙯𝙚𝙧𝙖𝙣𝙠-1 para melhorar a qualidade da recuperação além da busca básica por similaridade ⚡ Compare os resultados antes e depois da reordenação para ver melhorias mensuráveis na qualidade das respostas O LlamaParse lida com estruturas PDF complexas enquanto a reordenação garante que seus usuários recebam as informações mais relevantes a cada vez. Confira o tutorial completo:

Crie agentes de IA em tempo real que possam processar dados de voz ao vivo de reuniões @Zoom usando RTMS e LlamaIndex 🎙️🤖 Junte-se a nós para um workshop técnico prático no dia 14 de agosto, onde você aprenderá a criar sistemas de IA de nível de produção que funcionam com áudio em streaming: 🔗 Configure o Zoom RTMS para capturar áudio ao vivo 📊 Use fragmentos de transcrição como contexto para LLM 🧠 Construa agentes inteligentes e orientados a eventos que possam resumir conversas, detectar intenções, criar itens de ação e notas de reunião Junte-se a @ojusave e @tuanacelik para um plano completo de orquestração de LLM com dados de voz ao vivo. Registre-se para o workshop: Qui, 14 de agosto de 2025, 18:00 CEST

Olá GPT-5! @OpenAI acaba de anunciar o seu modelo mais recente 🔥 Temos suporte no dia 0: 𝗽𝗶𝗽 𝗶𝗻𝘀𝘁𝗮𝗹𝗹 -𝗨 𝗹𝗹𝗮𝗺𝗮-𝗶𝗻𝗱𝗲𝘅-𝗹𝗹𝗺𝘀-𝗼𝗽𝗲𝗻𝗮𝗶 Será que o GPT-5 consegue encontrar tesouros em um labirinto? Experimente com o Agent Maze: um agente com ferramentas mínimas, encarregado de resolver um labirinto (que geramos). Depois, testamos o tempo e o número de chamadas de ferramentas. Experimente o Agent Maze: E comece com LlamaIndex & GPT-5:

Crie aplicações de IA empresariais com o LlamaCloud Index e conecte-as a agentes de chamadas de ferramentas inteligentes que podem lidar com consultas complexas e em múltiplos passos. Este tutorial de @seldo orienta você na criação do seu primeiro LlamaCloud Index, utilizando documentos bancários do JP Morgan Chase e construindo um agente que pode raciocinar através de múltiplas fontes de dados: 🏦 Configure o LlamaCloud Index para analisar e indexar documentos PDF densos, como acordos bancários e tabelas de taxas 🤖 Crie agentes de múltiplas ferramentas usando nossa abstração de Workflows que podem consultar seus dados indexados juntamente com outras funções 💰 Lide com cenários complexos, como calcular taxas bancárias em múltiplas transações e períodos de tempo 📊 Transmita o raciocínio do agente em tempo real para ver exatamente como seu sistema de IA processa problemas em múltiplos passos O agente processa com sucesso um cenário bancário complexo envolvendo cálculos de descoberto, avaliações de taxas e temporização - demonstrando como o LlamaCloud Index se integra perfeitamente com fluxos de trabalho agentes construídos em nossa estrutura de código aberto. 📹 Assista ao walkthrough completo: 📖 Comece com o tutorial:

🤖 @AnthropicAI acaba de lançar o Claude Opus 4.1 e temos suporte no dia zero para isso, você só precisa executar: 𝘱𝘪𝘱 𝘪𝘯𝘴𝘵𝘢𝘭𝘭 -𝘜 𝘭𝘭𝘢𝘮𝘢-𝘪𝘯𝘥𝘦𝘹-𝘭𝘭𝘮𝘴-𝘢𝘯𝘵𝘩𝘳𝘰𝘱𝘪𝘤 Curioso para experimentá-lo com o LlamaIndex? Confira nosso notebook de exemplo:

Pronto para ver como os Agentes de Documentos lidam com documentos financeiros desordenados? O nosso próximo webinar, em apenas 1️⃣ semana, mostra exatamente como construir sistemas que trabalham com os documentos multimodais complexos com os quais as equipas financeiras lidam todos os dias: 📊 Construa agentes de documentos usando o motor de parsing de nível empresarial da LlamaCloud que lida com tabelas aninhadas, gráficos e formatos inconsistentes em 10-Ks e relatórios de lucros 🤖 Configure fluxos de trabalho automatizados de ponta a ponta com a orquestração agentic da LlamaIndex para um processamento de documentos sem interrupções 💼 Implemente casos de uso reais como análise de arquivos da SEC, avaliação de risco de portfólio e relatórios de conformidade com pipelines inteligentes ⚡ Vá além das limitações tradicionais de OCR para extrair dados acionáveis de documentos financeiros não estruturados Junte-se a @tuanacelik e à equipa da LlamaIndex, 12 de agosto às 9 AM PST:

Seja para conversar com o seu terminal ou adicionar um assistente de voz à sua aplicação web, temos tudo o que precisa com a nossa integração Gemini Live, agora disponível em TypeScript! 👇 Confira a demonstração abaixo, onde @itsclelia mostra como configurar e executar um simples chat no terminal - mas se estiver muito ansioso para experimentar, pode simplesmente executar 𝘯𝘱𝘹 @𝘤𝘭𝘦-𝘥𝘰𝘦𝘴-𝘵𝘩𝘪𝘯𝘨𝘴/𝘭𝘪𝘷𝘦-𝘤𝘩𝘢𝘵 🏃 📚 Saiba mais sobre LlamaIndex TS: ⭐ Dê uma estrela ao código da demonstração no GitHub:

A maior barreira para a implementação de agentes de IA autónomos em produção não é a capacidade, mas sim a fiabilidade. Enquanto as demonstrações mostram comportamentos autónomos impressionantes, a maioria das organizações enfrenta dificuldades quando os agentes se deparam com as realidades complicadas dos ambientes empresariais. Os ciclos impulsionados por tokens desviam-se de forma imprevisível, as janelas de contexto ficam poluídas e a gestão de estado falha entre sessões. 🏭 A gestão de estado persistente da @MongoDB garante que os agentes mantenham o contexto completo durante reinícios e falhas do sistema. 🧠 Os nossos sistemas de recuperação inteligente eliminam a poluição de contexto ao aprender quais informações históricas se mostram valiosas. ⚙️ Os Workflows do LlamaIndex permitem um controlo determinístico dentro da operação autónoma, proporcionando auditabilidade sem sacrificar a adaptabilidade. 📈 A validação real da @cemex mostra que os ciclos de desenvolvimento caíram de três semanas para menos de um dia. O futuro não é sobre escolher entre inteligência e fiabilidade: é sobre construir agentes autónomos numa infraestrutura suficientemente fiável para suportar uma operação verdadeiramente independente. Quando a gestão de estado persistente converge com estruturas de agentes inteligentes, as organizações podem finalmente implementar agentes que funcionam de forma consistente em produção. Leia como a @MongoDB e o LlamaIndex estão a resolver a crise de fiabilidade em agentes autónomos: