Как @11xAIbuild создал Алису, AI SDR 🚀 Обучение SDR может занять много времени, 11x сократил это время до дней, решив критическую задачу: заставить ИИ понимать сложные материалы компании так же, как это делают люди. 𝗧𝗵𝗲 𝗯𝗿𝗲𝗮𝗸𝘁𝗵𝗿𝗼𝘂𝗴𝗵: Многофункциональное извлечение и анализ документов с использованием LlamaParse ✅ PDF, PowerPoint и все виды документов - все автоматически анализируется и становится читаемым для LLM ✅ Тонкий контроль анализа для таблиц, изображений и неструктурированных данных Способность LlamaParse обрабатывать различные типы файлов с точностью, плюс инструменты, ориентированные на разработчиков, которые позволяют 11x сосредоточиться на создании своего агента, а не на инфраструктуре анализа. Хотите полный технический разбор? 📖 Читайте исследование случая: 🎥 Смотрите технический глубокий анализ от команды на последнем @aiDotEngineer :

Используя @claudeai, теперь у вас есть результаты поиска в виде контент-блоков, что позволяет добавлять ссылки к приложениям агентов - больше не нужно обходиться без документов! 𝙎𝙚𝙖𝙧𝙘𝙝 𝙧𝙚𝙨𝙪𝙡𝙩𝙨 𝙖𝙨 𝙘𝙤𝙣𝙩𝙚𝙣𝙩 𝙗𝙡𝙤𝙘𝙠𝙨 от @AnthropicAI обеспечивает правильное указание источника для результатов вызовов инструментов, соответствуя качеству цитирования, которое вы получаете от веб-поиска: 🔗 Естественные цитаты с указанием источника и названия, связанные с конкретными вызовами инструментов ⚡ Доступно на Claude Opus 4.1, Claude Sonnet 4 и других последних моделях через Anthropic и Google Vertex AI 🛠️ Мы уже интегрировали это в LlamaIndex с полной поддержкой цитируемых результатов инструментов и рабочих процессов агентов Читать официальную документацию: Начните с интеграции LlamaIndex:

Улучшите точность извлечения, повторно ранжируя результаты LlamaParse PDF с помощью @ZeroEntropy_AI 📊 Узнайте, как улучшить ваш процесс поиска документов с помощью техник повторного ранжирования, которые значительно повышают оценки релевантности для лучших ответов ИИ. 🎯 Объедините продвинутое извлечение PDF от LlamaParse с моделями повторного ранжирования, чтобы выделить самые релевантные фрагменты 📈 Реализуйте семантическое повторное ранжирование с 𝙯𝙚𝙧𝙖𝙣𝙠-1, чтобы улучшить качество извлечения за пределами базового поиска по сходству ⚡ Сравните результаты до и после повторного ранжирования, чтобы увидеть измеримые улучшения в качестве ответов LlamaParse обрабатывает сложные структуры PDF, в то время как повторное ранжирование гарантирует, что ваши пользователи получают самую релевантную информацию каждый раз. Посмотрите полный учебник:

Создайте агенты ИИ в реальном времени, которые могут обрабатывать живые голосовые данные из встреч @Zoom с использованием RTMS и LlamaIndex 🎙️🤖 Присоединяйтесь к нам на практическом техническом семинаре 14 августа, где вы научитесь создавать производственные ИИ-системы, работающие с потоковым аудио: 🔗 Настройте Zoom RTMS для захвата живого аудио 📊 Используйте фрагменты транскрипции в качестве контекста для LLM 🧠 Создавайте интеллектуальные, событийно-ориентированные агенты, которые могут подводить итоги бесед, определять намерения, создавать задачи и заметки к встречам Присоединяйтесь к @ojusave и @tuanacelik для полного плана оркестрации LLM с живыми голосовыми данными. Зарегистрируйтесь на семинар: Чт, 14 августа 2025 года, 18:00 CEST

Привет, GPT-5! @OpenAI только что анонсировала свою последнюю модель 🔥 У нас поддержка с первого дня: 𝗽𝗶𝗽 𝗶𝗻𝘀𝘁𝗮𝗹𝗹 -𝗨 𝗹𝗹𝗮𝗺𝗮-𝗶𝗻𝗱𝗲𝘅-𝗹𝗹𝗺𝘀-𝗼𝗽𝗲𝗻𝗮𝗶 Может ли GPT-5 найти сокровища в лабиринте? Попробуйте это с Agent Maze: агентом с минимальными инструментами, которому поручено решить лабиринт (который мы генерируем). Затем мы тестируем его по времени и количеству вызовов инструментов. Попробуйте Agent Maze: И начните с LlamaIndex и GPT-5:

Создавайте корпоративные AI-приложения с помощью LlamaCloud Index и подключайте их к интеллектуальным агентам вызова инструментов, которые могут обрабатывать сложные многошаговые запросы. Этот учебник от @seldo проведет вас через создание вашего первого LlamaCloud Index, используя банковские документы JP Morgan Chase и создавая агента, который может рассуждать на основе нескольких источников данных: 🏦 Настройте LlamaCloud Index для разбора и индексации плотных PDF-документов, таких как банковские соглашения и расписания сборов 🤖 Создавайте многоинструментальных агентов, используя нашу абстракцию Workflows, которые могут запрашивать ваши индексированные данные наряду с другими функциями 💰 Обрабатывайте сложные сценарии, такие как расчет банковских сборов по нескольким транзакциям и временным рамкам 📊 Передавайте рассуждения агента в реальном времени, чтобы увидеть, как ваша AI-система обрабатывает многошаговые проблемы Агент успешно обрабатывает сложный банковский сценарий, связанный с расчетами овердрафта, оценкой сборов и временными рамками, демонстрируя, как LlamaCloud Index бесшовно интегрируется с агентскими рабочими процессами, построенными на нашей открытой платформе. 📹 Смотрите полный обзор: 📖 Начните с учебника:

🤖 @AnthropicAI только что выпустил Claude Opus 4.1, и у нас есть поддержка с нуля, вам просто нужно выполнить: 𝘱𝘪𝘱 𝘪𝘯𝘴𝘵𝘢𝘭𝘭 -𝘜 𝘭𝘭𝘢𝘮𝘢-𝘪𝘯𝘥𝘦𝘹-𝘭𝘭𝘮𝘴-𝘢𝘯𝘵𝘩𝘳𝘰𝘱𝘪𝘤 Хотите попробовать это с LlamaIndex? Ознакомьтесь с нашим примером в блокноте:

Готовы увидеть, как агенты документов обрабатывают неаккуратные финансовые документы? Наш предстоящий вебинар всего через 1️⃣ неделю покажет вам, как создать системы, которые работают с комплексными многомодальными документами, с которыми финансовые команды сталкиваются каждый день: 📊 Создавайте агентов документов с помощью корпоративного парсинга LlamaCloud, который обрабатывает вложенные таблицы, графики и несогласованные форматы в 10-K и отчетах о доходах 🤖 Настройте автоматизированные рабочие процессы от начала до конца с помощью агентной оркестрации LlamaIndex для бесшовной обработки документов 💼 Реализуйте реальные примеры использования, такие как анализ подачи SEC, оценка рисков портфеля и отчетность по соблюдению требований с помощью интеллектуальных конвейеров ⚡ Преодолейте традиционные ограничения OCR, чтобы извлекать действенные данные из неструктурированных финансовых документов Присоединяйтесь к @tuanacelik и команде LlamaIndex 12 августа в 9:00 по тихоокеанскому времени:

Хотите пообщаться с вашим терминалом или добавить голосового помощника в ваше веб-приложение? Мы вас поддержим с нашей интеграцией Gemini Live, теперь доступной на TypeScript! 👇 Посмотрите демонстрацию ниже, где @itsclelia показывает, как настроить и запустить простой чат в терминале - но если вы очень хотите попробовать, вы можете просто запустить 𝘯𝘱𝘹 @𝘤𝘭𝘦-𝘥𝘰𝘦𝘴-𝘵𝘩𝘪𝘯𝘨𝘴/𝘭𝘪𝘷𝘦-𝘤𝘩𝘢𝘵 🏃 📚 Узнайте о LlamaIndex TS: ⭐ Поставьте звезду на демонстрационном коде на GitHub:

Самая большая преграда для развертывания автономных ИИ-агентов в производстве — это не возможности, а надежность. Хотя демонстрации показывают впечатляющее автономное поведение, большинство организаций сталкиваются с трудностями, когда агенты сталкиваются с запутанными реалиями корпоративной среды. Циклы, управляемые токенами, непредсказуемо дрейфуют, окна контекста загрязняются, а управление состоянием терпит неудачу между сессиями. 🏭 Постоянное управление состоянием от @MongoDB обеспечивает сохранение полного контекста агентов при перезапусках системы и сбоях 🧠 Наши интеллектуальные системы извлечения устраняют загрязнение контекста, обучаясь, какая историческая информация оказывается ценной ⚙️ Рабочие процессы LlamaIndex обеспечивают детерминированный контроль в автономной работе, предоставляя возможность аудита без ущерба для адаптивности 📈 Реальная валидация от @cemex показывает, что циклы разработки сократились с трех недель до менее чем одного дня Будущее не в выборе между интеллектом и надежностью: оно в создании автономных агентов на инфраструктуре, достаточно надежной для поддержки действительно независимой работы. Когда постоянное управление состоянием объединяется с интеллектуальными фреймворками агентов, организации наконец могут развернуть агентов, которые работают последовательно в производстве. Читайте, как @MongoDB и LlamaIndex решают кризис надежности в автономных агентах: