Tillkännagivande av LlamaSheets i beta 🔥 Förvandla dina röriga kalkylblad till AI-anpassad data med vårt senaste LlamaCloud API 📊 LlamaSheets (i beta) är ett specialiserat API som automatiskt strukturerar komplexa kalkylblad samtidigt som deras semantiska betydelse och hierarkiska kontext bevaras. 📋 Intelligent regionklassificering som förstår visuell formatering som fetstilta rubriker, färgade celler och sammanslagna regioner för att extrahera meningsfull struktur 🔧 Flerstegs bearbetningspipeline med 40+ funktioner per cell, som producerar rena parquetfiler med bevarade datatyper 💼 Perfekt för finansiell analys, budgetparsing, multiregion-datakonsolidering och automatiserade rapporteringsflöden 🤖 Enkel 5-raders Python-integration som fungerar med vilket agentramverk som helst, inklusive LlamaIndex, @claudeai Code och Cursor Prova LlamaSheets gratis i vårt playground-gränssnitt eller integrera direkt via vårt Python SDK och REST API. Läs hela tillkännagivandet och kom igång: Och se vår introduktionsvideo här:

Låt en LlamaAgent organisera ditt studiematerial: träffa StudyLlama, en webbapp som använder LlamaAgents för att hjälpa dig organisera och samla insikter från dina anteckningar och papper! Så här fungerar det: 📊 Skapa kategorier för att klassificera dina anteckningar 📓 Ladda upp dina anteckningar 🤖 Se hur LlamaClassify tilldelar en av kategorierna till dem och LlamaExtract producerar en sammanfattning och en uppsättning frågor och svar 🗄️ Den extraherade informationen laddas upp till en vektordatabas 🔍 Ställ frågor i dina anteckningar och få de mest relevanta svaren! 🎥 Ta en titt på demon nedan, där @itsclelia förklarar alla dessa funktioner och mer därtill! 👩 💻 Kolla in GitHub-repoet: 🦙 Kom igång med LlamaCloud:

Inte en annan PDF-parser? 📄 🤯 Här är varför AI-driven dokumentparsing är så populär. AI-dokumentparsning har utvecklats bortom OCR till system som verkligen förstår dokument precis som människor gör 🧠 I vårt senaste blogginlägg utforskar vi vad som förändrar spelet: 📊 Zero-shot semantisk layoutrekonstruktion – LLM:er kan nu förstå dokumentstruktur utan mallar eller träningsdata 🔍 Djup multimodal förståelse – Bearbetar text, tabeller, diagram och bilder direkt ur lådan 🤖 Agent engineering-metod – Parsers som planerar, reflekterar och självkorrigerar genom resonemangsflöden ⚙️ Företagsklara lösningar – Att gå bortom grundläggande LLM-API:er till produktionssystem med metadata, proveniens och tillförlitlighet Läs hela artikeln: