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: