O problemă pe care o vedem des: documente lungi cu conținut repetat diferit. Exemplu: o carte de CV-uri cu o pagină de copertă, câteva pagini despre programele de studii ale studenților, apoi CV-uri unul după altul Construiește un agent inteligent de procesare a CV-urilor care extrage automat date structurate din conținutul repetat folosind LlamaSplit pentru a identifica unde începe și unde se termină fiecare conținut individual și LlamaExtract pentru a extrage date structurate: 📄 Încarcă cărți PDF cu CV-uri pe LlamaCloud și categorizează automat paginile folosind LlamaSplit pentru a separa CV-urile individuale de curriculum și paginile de copertă 🤖 Extrage informații structurate din fiecare CV folosind LlamaExtract cu scheme personalizate pentru a captura nume, date de contact, educație, experiență de muncă și abilități etc. (alegerea ta) ⚡ Orchestrează întregul proces cu fluxurile de lucru LlamaAgent 🔍 Procesează date reale de CV cu scoruri de încredere și rezultate structurate, pregătite pentru filtrare, căutare și potrivire a candidaților Tutorialul folosește ca exemplu o carte de CV NYU și arată atât apeluri API individuale, cât și o implementare completă a fluxului de lucru automatizat. Verifică tutorialul complet: