Не тоните в рутинных задачах обработки документов - создавайте AI-агентов, которые могут разделять, извлекать и организовывать сложные рабочие процессы с документами в больших масштабах. В этом последнем блоге от @tuanacelik показано, как объединить инструменты обработки документов LlamaCloud с LlamaAgents, чтобы справляться с такими операциями, как отбор резюме, обработка счетов и управление контрактами. 📄 LlamaSplit интеллектуально классифицирует страницы в многодокументных файлах - загрузите объединенный PDF и получите организованные сегменты документов 🔍 LlamaExtract обрабатывает извлечение структурированных данных с использованием ваших пользовательских схем Pydantic с оценками уверенности 🤖 LlamaAgents Workflows организует весь процесс с помощью паттернов fan-out/fan-in для параллельной обработки ⚡ Полный пример демонстрирует обработку 100-страничной книги резюме от разделения до структурированных данных кандидатов Мы демонстрируем реального агента обработки резюме, который автоматически отделяет отдельные резюме от страниц учебного плана, извлекает структурированную информацию о кандидатах и проверяет все по вашим моделям данных. Те же паттерны работают для пакетов счетов, партий контрактов и любых рутинных рабочих процессов с документами. Читать полный учебник с примерами кода: