如何 @11xAIbuild 建立 Alice，AI SDR 🚀 培訓 SDR 可能需要很長時間，11x 將這段時間縮短到幾天，通過解決一個關鍵挑戰：讓 AI 理解複雜的公司材料，就像人類一樣。 𝗧𝗵𝗲 𝗯𝗿𝗲𝗮𝗸𝘁𝗵𝗿𝗼𝘂𝗴𝗵：使用 LlamaParse 進行多模態文檔攝取和解析 ✅ PDF、PowerPoint 和各種文檔 - 所有文檔自動解析並使 LLM 可讀 ✅ 對表格、圖像和非結構化數據進行細粒度解析控制 LlamaParse 能夠準確處理多種文件類型，加上以開發者為先的工具，讓 11x 專注於構建他們的代理，而不是解析基礎設施。 想要完整的技術分析嗎？ 📖 閱讀案例研究： 🎥 觀看最新 @aiDotEngineer 團隊的技術深入探討：

使用 @claudeai，您現在可以將搜索結果作為內容區塊，為代理應用程序帶來引用 - 不再需要文檔變通方法！ 𝙎𝙚𝙖𝙧𝙘𝙝 𝙧𝙚𝙨𝙪𝙡𝙩𝙨 𝙖𝙨 𝙘𝙤𝙣𝙩𝙚𝙣𝙩 𝙗𝙡𝙤𝙘𝙠𝙨 由 @AnthropicAI 提供，為工具調用的結果提供正確的來源歸屬，匹配您從網絡搜索功能獲得的引用質量： 🔗 自然引用，帶有來源和標題歸屬，鏈接回特定的工具調用 ⚡ 在 Claude Opus 4.1、Claude Sonnet 4 和其他最新模型上可用，通過 Anthropic 和 Google Vertex AI 🛠️ 我們已經將這個集成到 LlamaIndex 中，完全支持可引用的工具結果和代理工作流程 閱讀官方文檔： 開始使用 LlamaIndex 集成：

透過 @ZeroEntropy_AI 的重新排序器來改善 LlamaParse PDF 結果的檢索準確性 📊 了解如何利用重新排序技術增強您的文檔搜索管道，顯著提高相關性分數，以獲得更好的 AI 回應。 🎯 將 LlamaParse 的先進 PDF 擷取與重新排序模型結合，以顯示最相關的片段 📈 實施語義重新排序，使用 𝙯𝙚𝙧𝙖𝙣𝙠-1 來改善檢索質量，超越基本的相似性搜索 ⚡ 在重新排序前後比較結果，以查看答案質量的可測量改善 LlamaParse 處理複雜的 PDF 結構，而重新排序確保您的用戶每次都能獲得最相關的信息。 查看完整教程：

建立可以處理來自 @Zoom 會議的即時語音數據的 AI 代理 🎙️🤖 加入我們於 8 月 14 日舉辦的實作技術研討會，您將學習如何創建生產級的 AI 系統，這些系統可以處理串流音頻： 🔗 設置 Zoom RTMS 以捕獲即時音頻 📊 使用轉錄片段作為 LLM 上下文 🧠 建立智能的事件驅動代理，可以總結對話、檢測意圖、創建行動項目和會議記錄 與 @ojusave 和 @tuanacelik 一起獲得針對即時語音數據的 LLM 協調的完整藍圖。 註冊研討會：2025 年 8 月 14 日，星期四，下午 6:00 CEST

你好 GPT-5！@OpenAI 剛剛宣布了他們最新的模型 🔥 我們有第0天的支持：𝗽𝗶𝗽 𝗶𝗻𝘀𝘁𝗮𝗹𝗹 -𝗨 𝗹𝗹𝗮𝗺𝗮-𝗶𝗻𝗱𝗲𝘅-𝗹𝗹𝗺𝘀-𝗼𝗽𝗲𝗻𝗮𝗶 GPT-5 能在迷宮中找到寶藏嗎？試試 Agent Maze：一個擁有最少工具的代理，任務是解決一個我們生成的迷宮。 然後我們測試它的時間和工具調用次數。 試試 Agent Maze： 並開始使用 LlamaIndex 和 GPT-5：

使用 LlamaCloud Index 構建企業 AI 應用程序，並將其連接到能夠處理複雜多步查詢的智能工具調用代理。 這篇由 @seldo 撰寫的教程將指導您創建您的第一個 LlamaCloud Index，使用 JP Morgan Chase 的銀行文件，並構建一個能夠跨多個數據源進行推理的代理： 🏦 設置 LlamaCloud Index 以解析和索引密集的 PDF 文件，如銀行協議和費用表 🤖 使用我們的工作流程抽象創建多工具代理，這些代理可以查詢您的索引數據以及其他功能 💰 處理複雜場景，例如計算多筆交易和時間範圍內的銀行費用 📊 實時流式傳輸代理推理，以查看您的 AI 系統如何處理多步問題 該代理成功處理了一個複雜的銀行場景，涉及透支計算、費用評估和時間安排，展示了 LlamaCloud Index 如何與我們的開源框架構建的代理工作流程無縫集成。 📹 觀看完整的演示： 📖 開始使用教程：

🤖 @AnthropicAI 剛剛推出了 Claude Opus 4.1，我們已經提供了零日支持，你只需運行： 𝘱𝘪𝘱 𝘪𝘯𝘴𝘵𝘢𝘭𝘭 -𝘜 𝘭𝘭𝘢𝘮𝘢-𝘪𝘯𝘥𝘦𝘹-𝘭𝘭𝘮𝘴-𝘢𝘯𝘵𝘩𝘳𝘰𝘱𝘪𝘤 想用 LlamaIndex 試試看嗎？查看我們的示例筆記本：

準備好看看文件代理如何處理混亂的財務文件了嗎？ 我們即將舉行的網絡研討會在 1️⃣ 週後，將向您展示如何構建與財務團隊每天處理的複雜多模態文件相適應的系統： 📊 使用 LlamaCloud 的企業級解析引擎構建文件代理，該引擎能處理 10-K 和收益報告中的嵌套表格、圖表和不一致格式 🤖 設置端到端的自動化工作流程，利用 LlamaIndex 的代理協調實現無縫的文件處理 💼 實施真實用例，如 SEC 申報分析、投資組合風險評估和合規報告，並使用智能管道 ⚡ 超越傳統 OCR 的限制，從非結構化財務文件中提取可操作數據 加入 @tuanacelik 和 LlamaIndex 團隊，8 月 12 日上午 9 點 PST：

無論你是想與終端機聊天，還是想在你的網頁應用中添加語音助手，我們的 Gemini Live 整合都能滿足你的需求，現在已經可以在 TypeScript 中使用！ 👇 查看下面的示範，@itsclelia 將向你展示如何設置和運行一個簡單的終端聊天 - 如果你非常渴望嘗試，你可以直接運行 𝘯𝘱𝘹 @𝘤𝘭𝘦-𝘥𝘰𝘦𝘴-𝘵𝘩𝘪𝘯𝘨𝘴/𝘭𝘪𝘷𝘦-𝘤𝘩𝘢𝘵 🏃 📚 了解 LlamaIndex TS： ⭐ 在 GitHub 上為示範代碼加星：

部署自主 AI 代理在生產中的最大障礙不是能力，而是可靠性。 雖然演示展示了令人印象深刻的自主行為，但大多數組織在代理面對企業環境的複雜現實時卻掙扎不已。基於代幣的循環不可預測地漂移，上下文窗口被污染，狀態管理在會話中失敗。 🏭 @MongoDB 的持久狀態管理確保代理在系統重啟和故障後保留完整的上下文 🧠 我們的智能檢索系統通過學習哪些歷史信息是有價值的來消除上下文污染 ⚙️ LlamaIndex 工作流程在自主操作中實現確定性控制，提供可審計性而不犧牲適應性 📈 來自 @cemex 的真實驗證顯示開發周期從三週縮短到不到一天 未來不是在智能和可靠性之間做選擇：而是建立足夠可靠的基礎設施來支持真正獨立運作的自主代理。當持久狀態管理與智能代理框架相結合時，組織終於可以在生產中部署穩定運作的代理。 閱讀 @MongoDB 和 LlamaIndex 如何解決自主代理的可靠性危機：