Te-ai săturat să te lupți cu fișiere Excel dezordonate care strică parserele tradiționale? 📊 Alătură-te atelierului nostru din 29 ianuarie la ora 11:00 PT pentru a vedea cum LlamaSheets transformă foi de calcul haotice în fișiere Parquet curate, gata de AI, păstrând totodată tot contextul care contează. 📈 Gestionează structuri complexe precum celule fuzionate, antete multi-nivel și formatare vizuală pe care uneltele tradiționale le ratează 🤖 Construiește agenți specifici pentru foi de calcul pentru analiză financiară, analiză bugetară și raportare automată 💼 Vezi exemple reale: consolidarea datelor multi-regiune și extragerea tabelelor trimestriale de venituri ⚡ Transformă haosul din tabele de calcul în date structurate cu doar câteva linii de cod Vom prezenta cazuri de utilizare practice și vă vom arăta modele de integrare cu LlamaAgents, astfel încât să puteți construi canale robuste de procesare a datelor. Înscrie-te la atelier:

O problemă pe care o vedem des: documente lungi cu conținut repetat diferit. Exemplu: o carte de CV-uri cu o pagină de copertă, câteva pagini despre programele de studii ale studenților, apoi CV-uri unul după altul Construiește un agent inteligent de procesare a CV-urilor care extrage automat date structurate din conținutul repetat folosind LlamaSplit pentru a identifica unde începe și unde se termină fiecare conținut individual și LlamaExtract pentru a extrage date structurate: 📄 Încarcă cărți PDF cu CV-uri pe LlamaCloud și categorizează automat paginile folosind LlamaSplit pentru a separa CV-urile individuale de curriculum și paginile de copertă 🤖 Extrage informații structurate din fiecare CV folosind LlamaExtract cu scheme personalizate pentru a captura nume, date de contact, educație, experiență de muncă și abilități etc. (alegerea ta) ⚡ Orchestrează întregul proces cu fluxurile de lucru LlamaAgent 🔍 Procesează date reale de CV cu scoruri de încredere și rezultate structurate, pregătite pentru filtrare, căutare și potrivire a candidaților Tutorialul folosește ca exemplu o carte de CV NYU și arată atât apeluri API individuale, cât și o implementare completă a fluxului de lucru automatizat. Verifică tutorialul complet:

Verifică agentul de completare a formularelor care automatizează formularele PDF folosind AI de @jerryjliu0 📄🤖 Folosește orice PDF completabil cu un agent care îl completează în funcție de prompturile și fișierele de context. Noul nostru experiment creează o experiență de chat pe mai multe ture pentru completarea formularelor. 🔍 Încarcă PDF-uri completabile și detectează automat câmpurile formularului folosind PyMuPDF 📝 Adaugă prompturi personalizate și fișiere contextuale (analizate prin LlamaParse) pentru a ghida AI-ul 🤖 Conversațiile cu mai multe ture îți permit să rafinezi și să corectezi intrările din formular după finalizarea inițială 💾 Descarcă formularele completate când termini Agentul folosește unelte simple pentru a lista, seta, obține și valida câmpurile de formular. Poți discuta cu el pentru a face corecții și ajustări până când forma ta devine perfectă. Aruncă o privire la codul de pe GitHub: Sau aplicația implementată aici: