Не тоніть у повторюваних завданнях з обробки документів — створюйте AI-агенти, які можуть розділяти, витягувати та координувати складні робочі процеси документів у великому масштабі. Цей останній блог-пост від @tuanacelik показує, як поєднати інструменти обробки документів LlamaCloud з LlamaAgents для виконання операцій, таких як перевірка резюме, обробка рахунків і управління контрактами. 📄 LlamaSplit інтелектуально категоризує сторінки у файлах з багатьма документами — завантажте об'єднаний PDF і отримуйте організовані сегменти документа 🔍 LlamaExtract обробляє структуровану екстракцию даних за допомогою ваших власних Pydantic схем із рейтингами довіри 🤖 LlamaAgents Workflows організовує весь процес за допомогою шаблонів fan-out/fan-in для одночасної обробки ⚡ Повний приклад — обговорення обробки 100-сторінкової книги резюме — від розділення до структурованих даних кандидатів Ми демонструємо справжній агент для обробки резюме, який автоматично відокремлює окремі резюме від сторінок навчальної програми, витягує структуровану інформацію про кандидатів і перевіряє все відповідно до ваших моделей даних. Ті ж самі схеми працюють і для рахунків-колод, партій контрактів і будь-якого повторюваного робочого процесу з документами. Прочитайте повний посібник із прикладами коду: