Проблема, яку ми часто бачимо: довгі документи з різним повторюваним змістом. Приклад: книга резюме з обкладинкою, кілька сторінок про навчальні програми студентів, а потім резюме поспіль Створіть інтелектуальний агент обробки резюме, який автоматично витягує структуровані дані з повторюваного контенту, використовуючи LlamaSplit для ідентифікації, де починається і закінчується кожен окремий контент, а також LlamaExtract для вилучення структурованих даних: 📄 Завантажуйте PDF-книги резюме на LlamaCloud і автоматично категоризуйте сторінки за допомогою LlamaSplit, щоб відокремити окремі резюме від навчальної програми та обкладинкових сторінок 🤖 Витягніть структуровану інформацію з кожного резюме за допомогою LlamaExtract із власними схемами для фіксації імен, контактної інформації, освіти, досвіду роботи, навичок тощо (на ваш вибір) ⚡ Організуйте весь процес за допомогою LlamaAgent Workflows 🔍 Обробляйте реальні дані резюме з оцінками довіри та структурованим результатом, готовими для фільтрації, пошуку та систем підбору кандидатів У туторіалі використано Книгу резюме NYU як приклад і показує як окремі виклики API, так і повну автоматизовану реалізацію робочого процесу. Ознайомтеся з повним навчальним матеріалом: