Stanco di combattere con file Excel disordinati che rompono i parser tradizionali? 📊 Unisciti al nostro workshop il 29 gennaio alle 11 AM PT per vedere come LlamaSheets trasforma fogli di calcolo caotici in file Parquet puliti e pronti per l'AI, preservando tutto il contesto che conta. 📈 Gestisci strutture complesse come celle unite, intestazioni multi-livello e formattazione visiva che gli strumenti tradizionali trascurano 🤖 Crea agenti specifici per fogli di calcolo per analisi finanziarie, parsing di budget e reportistica automatizzata 💼 Guarda esempi reali: consolidamento di dati multi-regione ed estrazione di tabelle di fatturato trimestrale ⚡ Trasforma il caos dei fogli di calcolo in dati strutturati con solo poche righe di codice Esploreremo casi d'uso pratici e ti mostreremo schemi di integrazione con LlamaAgents in modo da poter costruire pipeline di elaborazione dati robuste. Registrati per il workshop:

Un problema che vediamo spesso: documenti lunghi con diversi pezzi di contenuto ripetitivo. Esempio: un libro di curriculum con una pagina di copertura, alcune pagine sui curriculum degli studenti, poi curriculum uno dopo l'altro. Crea un agente di elaborazione dei curriculum intelligente che estrae automaticamente dati strutturati da contenuti ripetitivi utilizzando LlamaSplit per identificare dove inizia e finisce ciascun contenuto individuale e LlamaExtract per estrarre dati strutturati: 📄 Carica libri di curriculum in PDF su LlamaCloud e categorizza automaticamente le pagine utilizzando LlamaSplit per separare i singoli curriculum dalle pagine di curriculum e di copertura. 🤖 Estrai informazioni strutturate da ciascun curriculum utilizzando LlamaExtract con schemi personalizzati per catturare nomi, informazioni di contatto, istruzione, esperienza lavorativa e competenze, ecc. (a tua scelta). ⚡ Orchestra l'intero processo con i flussi di lavoro di LlamaAgent. 🔍 Elabora dati reali dei curriculum con punteggi di confidenza e output strutturato pronti per il filtraggio, la ricerca e i sistemi di abbinamento dei candidati. Il tutorial utilizza un libro di curriculum della NYU come esempio e mostra sia singole chiamate API che un'implementazione completa di flusso di lavoro automatizzato. Dai un'occhiata al tutorial completo:

Scopri l'agente per la compilazione di moduli che automatizza i moduli PDF utilizzando l'AI di @jerryjliu0 📄🤖 Usa qualsiasi PDF compilabile con un agente che lo compila in base ai tuoi suggerimenti e ai file di contesto. Il nostro nuovo esperimento crea un'esperienza di chat multi-turno per il completamento dei moduli. 🔍 Carica PDF compilabili e rileva automaticamente i campi del modulo utilizzando PyMuPDF 📝 Aggiungi suggerimenti personalizzati e file di contesto (analizzati tramite LlamaParse) per guidare l'AI 🤖 Le conversazioni multi-turno ti permettono di affinare e correggere le voci del modulo dopo il completamento iniziale 💾 Scarica i tuoi moduli completati quando hai finito L'agente utilizza strumenti semplici per elencare, impostare, ottenere e convalidare i campi del modulo. Puoi chattare con esso per apportare correzioni e aggiustamenti fino a quando il tuo modulo non è perfetto. Controlla il codice su GitHub: O l'app distribuita qui: