Cansado de lutar com arquivos Excel desorganizados que quebram os parsers tradicionais? 📊 Junte-se ao nosso workshop no dia 29 de janeiro às 11h PT para ver como o LlamaSheets transforma planilhas caóticas em arquivos Parquet limpos e prontos para IA, preservando todo o contexto que importa. 📈 Lide com estruturas complexas como células mescladas, cabeçalhos de múltiplos níveis e formatação visual que as ferramentas tradicionais perdem 🤖 Crie agentes específicos para planilhas para análise financeira, parsing de orçamentos e relatórios automatizados 💼 Veja exemplos reais: consolidando dados de múltiplas regiões e extraindo tabelas de receita trimestral ⚡ Transforme o caos das planilhas em dados estruturados com apenas algumas linhas de código Vamos percorrer casos de uso práticos e mostrar padrões de integração com LlamaAgents para que você possa construir pipelines de processamento de dados robustos. Registre-se para o workshop:

Um problema que vemos frequentemente: documentos longos com diferentes partes de conteúdo repetido. Exemplo: um livro de currículos com uma página de capa, algumas páginas sobre currículos de estudantes, e depois currículos lado a lado Construa um agente inteligente de processamento de currículos que extraia automaticamente dados estruturados de conteúdo repetido usando LlamaSplit para identificar onde cada conteúdo individual começa e termina e LlamaExtract para extrair dados estruturados: 📄 Carregue livros de currículos em PDF para LlamaCloud e categorize automaticamente as páginas usando LlamaSplit para separar currículos individuais de currículos e páginas de capa 🤖 Extraia informações estruturadas de cada currículo usando LlamaExtract com esquemas personalizados para capturar nomes, informações de contato, educação, experiência de trabalho e habilidades, etc. (sua escolha) ⚡ Orquestre todo o processo com LlamaAgent Workflows 🔍 Processe dados reais de currículos com pontuações de confiança e saída estruturada pronta para filtragem, pesquisa e sistemas de correspondência de candidatos O tutorial usa um Livro de Currículos da NYU como exemplo e mostra tanto chamadas de API individuais quanto uma implementação completa de fluxo de trabalho automatizado. Confira o tutorial completo:

Confira o agente de preenchimento de formulários que automatiza formulários PDF usando AI pelo @jerryjliu0 📄🤖 Use qualquer PDF preenchível com um agente que o preenche com base nos seus prompts e arquivos de contexto. Nosso novo experimento cria uma experiência de chat em múltiplas etapas para a conclusão do formulário. 🔍 Carregue PDFs preenchíveis e detecte automaticamente os campos do formulário usando PyMuPDF 📝 Adicione prompts personalizados e arquivos de contexto (analisados via LlamaParse) para guiar a AI 🤖 Conversas em múltiplas etapas permitem que você refine e corrija as entradas do formulário após a conclusão inicial 💾 Baixe seus formulários completos quando terminar O agente usa ferramentas simples para listar, definir, obter e validar campos de formulário. Você pode conversar com ele para fazer correções e ajustes até que seu formulário esteja perfeito. Confira o código no GitHub: Ou o aplicativo implantado aqui: