Hur @11xAIbuild byggde Alice, AI SDR 🚀 Onboarding av SDR:er kan ta lång tid, 11 gånger krympte den här gången till dagar genom att lösa en kritisk utmaning: att få AI att förstå komplexa företagsmaterial som människor gör. Genombrottet: Multimodal dokumentinmatning och parsning med LlamaParse ✅ PDF-filer, PowerPoints och alla typer av dokument - allt analyseras automatiskt och görs läsbart för LLM:er ✅ Detaljerad parsningskontroll för tabeller, bilder och ostrukturerade data LlamaParses förmåga att hantera olika filtyper med noggrannhet, plus verktyg för utvecklare som låter 11x fokusera på att bygga sin agent, inte på att analysera infrastrukturen. Vill du ha en fullständig teknisk uppdelning? 📖 Läs fallstudien: 🎥 Se den tekniska djupdykningen från teamet senast @aiDotEngineer:

Med @claudeai har du nu sökresultat som innehållsblock, vilket ger citat till agentapplikationer - inga fler dokumentlösningar behövs! Sökresultat som innehållsblock av @AnthropicAI möjliggör korrekt källattribuering för resultat från verktygsanrop, som matchar den citeringskvalitet du får från webbsökningsfunktionen: 🔗 Naturliga citat med käll- och titelattribution som länkas tillbaka till specifika verktygsanrop ⚡ Tillgänglig på Claude Opus 4.1, Claude Sonnet 4 och andra senaste modeller via Anthropic och Google Vertex AI 🛠️ Vi har redan integrerat detta i LlamaIndex med fullt stöd för citerbara verktygsresultat och agentarbetsflöden Läs de officiella dokumenten: Kom igång med LlamaIndex-integration:

Förbättra hämtningsnoggrannheten genom att rangordna om dina LlamaParse PDF-resultat med @ZeroEntropy_AI omrankningar 📊 Lär dig hur du kan förbättra din dokumentsökningspipeline med omrankningstekniker som avsevärt ökar relevanspoängen för bättre AI-svar. 🎯 Kombinera LlamaParses avancerade PDF-extrahering med omrankning av modeller för att visa de mest relevanta bitarna 📈 Implementera semantisk omrankning med zerank-1 för att förbättra hämtningskvaliteten utöver grundläggande likhetssökning ⚡ Jämför resultat före och efter omrankning för att se mätbara förbättringar av svarskvaliteten LlamaParse hanterar komplexa PDF-strukturer samtidigt som omrankning säkerställer att dina användare får den mest relevanta informationen varje gång. Kolla in hela handledningen:

Skapa AI-agenter i realtid som kan bearbeta röstdata i realtid från @Zoom möten med hjälp av RTMS och LlamaIndex 🎙️🤖 Följ med oss på en praktisk teknisk workshop den 14 augusti där du får lära dig att skapa AI-system i produktionsklass som fungerar med strömmande ljud: 🔗 Ställ in Zoom RTMS för att spela in liveljud 📊 Använd transkriptionsbitar för som LLM-kontext 🧠 Bygg intelligenta, händelsestyrda agenter som kan sammanfatta konversationer, upptäcka avsikter, skapa åtgärdspunkter och mötesanteckningar Gå med i @ojusave och @tuanacelik för en komplett plan för LLM-orkestrering med live röstdata. Anmäl dig till workshopen: tor, aug 14, 2025 6:00 CEST

Hej GPT-5! @OpenAI har precis tillkännagivit sin senaste modell 🔥 Vi har stöd för dag 0: pip install -U llama-index-llms-openai Kan GPT-5 hitta en skatt i en labyrint? Prova det med Agent Maze: en agent med minimala verktyg, som har till uppgift att lösa en labyrint (som vi skapar). Vi testar det sedan för tid och antal verktygsanrop. Prova Agent Maze: Och kom igång med LlamaIndex & GPT-5:

Skapa AI-program för företag med LlamaCloud Index och anslut dem till intelligenta verktyg som kan hantera komplexa frågor i flera steg. Den här självstudien av @seldo vägleder dig genom att skapa ditt första LlamaCloud Index, använda JP Morgan Chase-bankdokument och skapa en agent som kan resonera över flera datakällor: 🏦 Konfigurera LlamaCloud Index för att tolka och indexera täta PDF-dokument som bankavtal och avgiftsscheman 🤖 Skapa agenter med flera verktyg med hjälp av vår arbetsflödesabstraktion som kan fråga dina indexerade data tillsammans med andra funktioner 💰 Hantera komplexa scenarier som att beräkna bankavgifter över flera transaktioner och tidsramar 📊 Streama agentresonemang i realtid för att se exakt hur ditt AI-system bearbetar problem i flera steg Agenten bearbetar framgångsrikt ett komplext bankscenario som involverar övertrasseringsberäkningar, avgiftsbedömningar och timing - vilket visar hur LlamaCloud Index integreras sömlöst med agentarbetsflöden som bygger på vårt ramverk för öppen källkod. 📹 Titta på hela genomgången: 📖 Kom igång med självstudien:

🤖 @AnthropicAI precis släppt Claude Opus 4.1 och vi har dag-noll-stöd för det, du behöver bara köra: pip installera -U llama-index-llms-antropisk Nyfiken på att testa det med LlamaIndex? Ta en titt på vår exempelanteckningsbok:

Är du redo att se hur dokumenthandläggare hanterar röriga finansiella dokument? Vårt kommande webbinarium om bara 1️⃣ vecka visar dig exakt hur du bygger system som fungerar med de komplexa, multimodala dokument som ekonomiteam hanterar varje dag: 📊 Bygg dokumentagenter med hjälp av LlamaClouds parsningsmotor i företagsklass som hanterar kapslade tabeller, diagram och inkonsekventa format i 10-Ks och intäktsrapporter 🤖 Konfigurera automatiserade arbetsflöden från slutpunkt till slutpunkt med LlamaIndex agentorkestrering för sömlös dokumentbearbetning 💼 Implementera verkliga användningsfall som SEC-arkiveringsanalys, portföljriskbedömning och efterlevnadsrapportering med intelligenta pipelines ⚡ Gå bortom traditionella OCR-begränsningar för att extrahera användbara data från ostrukturerade finansiella dokument Gå med i @tuanacelik och LlamaIndex-teamet, den 12 augusti kl. 9 PST:

Oavsett om du vill chatta med din terminal eller lägga till en röstassistent till din webbapp, har vi allt du behöver med vår Gemini Live-integration, som nu finns tillgänglig i TypeScript! 👇 Kolla in demon nedan, där @itsclelia visar dig hur du ställer in och kör en enkel terminalchatt - men om du är väldigt sugen på att prova det kan du bara köra npx @cle-gör-saker/live-chat 🏃 📚 Lär dig mer om LlamaIndex TS: ⭐ Stjärnmärk demokoden på GitHub:

Det största hindret för att distribuera autonoma AI-agenter i produktion är inte kapacitet, det är tillförlitlighet. Även om demonstrationer visar imponerande autonomt beteende, kämpar de flesta organisationer när agenter stöter på den röriga verkligheten i företagsmiljöer. Tokendrivna loopar glider oförutsägbart, kontextfönster blir förorenade och tillståndshanteringen misslyckas mellan sessioner. 🏭 @MongoDB:s hantering av beständigt tillstånd säkerställer att agenterna behåller fullständig kontext över systemomstarter och fel 🧠 Våra intelligenta hämtningssystem eliminerar kontextföroreningar genom att lära sig vilken historisk information som visar sig vara värdefull ⚙️ LlamaIndex Workflows möjliggör deterministisk styrning inom autonom drift, vilket ger granskningsbarhet utan att offra anpassningsförmågan 📈 Verklig validering från @cemex visar att utvecklingscyklerna sjunker från tre veckor till mindre än en dag Framtiden handlar inte om att välja mellan intelligens och tillförlitlighet: det handlar om att bygga autonoma agenter på en infrastruktur som är tillräckligt tillförlitlig för att stödja verkligt oberoende drift. När hantering av beständigt tillstånd konvergerar med intelligenta agentramverk kan organisationer äntligen distribuera agenter som fungerar konsekvent i produktion. Läs om hur @MongoDB och LlamaIndex löser tillförlitlighetskrisen hos autonoma agenter: