Устали бороться с неаккуратными файлами Excel, которые ломают традиционные парсеры? 📊 Присоединяйтесь к нашему семинару 29 января в 11:00 по тихоокеанскому времени, чтобы увидеть, как LlamaSheets преобразует хаотичные таблицы в чистые, готовые к AI файлы Parquet, сохраняя весь важный контекст. 📈 Обрабатывайте сложные структуры, такие как объединенные ячейки, многоуровневые заголовки и визуальное форматирование, которые пропускают традиционные инструменты 🤖 Создавайте агентов, специфичных для таблиц, для финансового анализа, парсинга бюджета и автоматизированной отчетности 💼 Смотрите реальные примеры: консолидация данных из нескольких регионов и извлечение квартальных таблиц доходов ⚡ Превратите хаос таблиц в структурированные данные всего за несколько строк кода Мы пройдем через практические примеры и покажем вам шаблоны интеграции с LlamaAgents, чтобы вы могли создавать надежные конвейеры обработки данных. Зарегистрируйтесь на семинар:

Проблема, с которой мы часто сталкиваемся: длинные документы с различными повторяющимися частями контента. Пример: книга резюме с обложкой, несколькими страницами о учебных планах студентов, а затем резюме подряд. Создайте интеллектуального агента обработки резюме, который автоматически извлекает структурированные данные из повторяющегося контента, используя LlamaSplit для определения, где начинается и заканчивается каждое отдельное содержание, и LlamaExtract для извлечения структурированных данных: 📄 Загружайте PDF книги резюме в LlamaCloud и автоматически классифицируйте страницы с помощью LlamaSplit, чтобы отделить отдельные резюме от учебных планов и обложек. 🤖 Извлекайте структурированную информацию из каждого резюме с помощью LlamaExtract с пользовательскими схемами для захвата имен, контактной информации, образования, опыта работы и навыков и т.д. (на ваш выбор). ⚡ Оркеструйте весь процесс с помощью LlamaAgent Workflows. 🔍 Обрабатывайте реальные данные резюме с оценками уверенности и структурированным выводом, готовым для фильтрации, поиска и систем сопоставления кандидатов. В учебном пособии используется книга резюме NYU в качестве примера и показаны как отдельные вызовы API, так и полная автоматизированная реализация рабочего процесса. Посмотрите полное учебное пособие:

Посмотрите на агента для заполнения форм, который автоматизирует PDF-формы с помощью AI от @jerryjliu0 📄🤖 Используйте любой заполняемый PDF с агентом, который заполняет его на основе ваших подсказок и файлов контекста. Наш новый эксперимент создает многопользовательский чат для завершения форм. 🔍 Загружайте заполняемые PDF и автоматически определяйте поля формы с помощью PyMuPDF 📝 Добавляйте пользовательские подсказки и файлы контекста (обрабатываемые с помощью LlamaParse), чтобы направлять AI 🤖 Многопользовательские беседы позволяют вам уточнять и исправлять записи формы после первоначального заполнения 💾 Загружайте завершенные формы, когда закончите Агент использует простые инструменты для перечисления, установки, получения и проверки полей формы. Вы можете общаться с ним, чтобы вносить исправления и корректировки, пока ваша форма не станет идеальной. Посмотрите код на GitHub: Или развернутое приложение здесь: