従来のパーサーを壊す散らかったExcelファイルに悩まされていますか?📊 1月29日午前11時(PT)からのワークショップに参加し、LlamaSheetsが混沌としたスプレッドシートをクリーンでAI対応のParquetファイルに変えつつ、重要な文脈をすべて保存する方法をご覧ください。 📈 統合セル、多層ヘッダー、従来のツールでは見落とされるビジュアルフォーマットなど、複雑な構造を扱う 🤖 財務分析、予算解析、自動報告用のスプレッドシート専用エージェントを構築しましょう 💼 実際の例として、複数地域間のデータの統合や四半期ごとの収益表の抽出などがあります ⚡ スプレッドシートの混沌を数行のコードで構造化データに変えましょう 実際のユースケースを解説し、LlamaAgentsとの統合パターンをお見せしますので、堅牢なデータ処理パイプラインを構築できます。 ワークショップへの登録:

よく見かける問題:長い文書に繰り返しの内容が並ぶことです。例:表紙付きの履歴書、学生のカリキュラムについての数ページ、そして連続した履歴書 LlamaSplitで各コンテンツの開始と終了を特定し、LlamaExtractで構造化データを抽出するインテリジェント履歴書処理エージェントを構築します。 📄 PDF履歴書をLlamaCloudにアップロードし、LlamaSplitを使って個別の履歴書をカリキュラムや表紙から分離して自動的にページを分類できます 🤖 LlamaExtractを使って、カスタムスキーマで名前、連絡先情報、学歴、職務経験、スキルなど(ご自由に)を記録する構造化された情報を各履歴書から抽出します。 ⚡ LlamaAgentワークフローで全プロセスをオーケストレーション 🔍 実際の履歴書データを、信頼スコアと構造化された出力で処理し、フィルタリング、検索、候補者マッチングシステムに備えます チュートリアルではNYUの履歴書を例に使い、個別のAPI呼び出しと自動化されたワークフローの完全な実装の両方を示します。 チュートリアル全文をご覧ください:

AIを使ったPDFフォームの自動化を自動化するフォーム記入エージェントをチェックし@jerryjliu0 📄🤖 プロンプトやコンテキストファイルに基づいて記入してもらうエージェントに記入可能なPDFを使いましょう。私たちの新しい実験では、フォームの完成のためのマルチターンチャット体験を作り出します。 🔍 PyMuPDFを使って記入可能なPDFをアップロードし、フォームフィールドを自動検出します 📝 カスタムプロンプトやコンテキストファイル(LlamaParseで解析)を追加してAIを導く 🤖 マルチターンの会話では、初期処理後にフォームの入力を修正・修正できます 💾 記入済みのフォームを完成後にダウンロードしてください エージェントはシンプルなツールを使ってフォームフィールドをリストアップ、設定、取得、検証します。フォームを完璧にするまで、チャットで修正や調整を行うことができます。 GitHubのコードをご覧ください: またはこちらのデプロイ済みアプリもご覧ください: