Um problema que vemos frequentemente: documentos longos com diferentes partes de conteúdo repetido. Exemplo: um livro de currículos com uma página de capa, algumas páginas sobre currículos de estudantes, e depois currículos lado a lado Construa um agente inteligente de processamento de currículos que extraia automaticamente dados estruturados de conteúdo repetido usando LlamaSplit para identificar onde cada conteúdo individual começa e termina e LlamaExtract para extrair dados estruturados: 📄 Carregue livros de currículos em PDF para LlamaCloud e categorize automaticamente as páginas usando LlamaSplit para separar currículos individuais de currículos e páginas de capa 🤖 Extraia informações estruturadas de cada currículo usando LlamaExtract com esquemas personalizados para capturar nomes, informações de contato, educação, experiência de trabalho e habilidades, etc. (sua escolha) ⚡ Orquestre todo o processo com LlamaAgent Workflows 🔍 Processe dados reais de currículos com pontuações de confiança e saída estruturada pronta para filtragem, pesquisa e sistemas de correspondência de candidatos O tutorial usa um Livro de Currículos da NYU como exemplo e mostra tanto chamadas de API individuais quanto uma implementação completa de fluxo de trabalho automatizado. Confira o tutorial completo: