Một vấn đề mà chúng tôi thường thấy: các tài liệu dài với nhiều phần nội dung lặp lại. Ví dụ: một cuốn sách sơ yếu lý lịch với một trang bìa, một vài trang về chương trình học của sinh viên, sau đó là các sơ yếu lý lịch nối tiếp nhau Xây dựng một tác nhân xử lý sơ yếu lý lịch thông minh tự động trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ nội dung lặp lại bằng cách sử dụng LlamaSplit để xác định nơi bắt đầu và kết thúc của từng nội dung và LlamaExtract để trích xuất dữ liệu có cấu trúc: 📄 Tải lên các cuốn sách sơ yếu lý lịch PDF lên LlamaCloud và tự động phân loại các trang bằng cách sử dụng LlamaSplit để tách riêng các sơ yếu lý lịch khỏi chương trình học và trang bìa 🤖 Trích xuất thông tin có cấu trúc từ mỗi sơ yếu lý lịch bằng cách sử dụng LlamaExtract với các sơ đồ tùy chỉnh để ghi lại tên, thông tin liên lạc, giáo dục, kinh nghiệm làm việc và kỹ năng v.v. (do bạn chọn) ⚡ Tổ chức toàn bộ quy trình với LlamaAgent Workflows 🔍 Xử lý dữ liệu sơ yếu lý lịch thực tế với điểm tin cậy và đầu ra có cấu trúc sẵn sàng cho việc lọc, tìm kiếm và hệ thống ghép nối ứng viên Hướng dẫn sử dụng một cuốn sách sơ yếu lý lịch NYU làm ví dụ và cho thấy cả các cuộc gọi API riêng lẻ và một triển khai quy trình tự động hoàn chỉnh. Xem hướng dẫn đầy đủ:

Hãy xem đại lý điền form tự động hóa các biểu mẫu PDF bằng AI của @jerryjliu0 📄🤖 Sử dụng bất kỳ PDF có thể điền nào với một đại lý điền nó dựa trên các gợi ý và tệp ngữ cảnh của bạn. Thí nghiệm mới của chúng tôi tạo ra một trải nghiệm trò chuyện nhiều lượt cho việc hoàn thành biểu mẫu. 🔍 Tải lên các PDF có thể điền và tự động phát hiện các trường biểu mẫu bằng PyMuPDF 📝 Thêm các gợi ý tùy chỉnh và tệp ngữ cảnh (được phân tích qua LlamaParse) để hướng dẫn AI 🤖 Các cuộc trò chuyện nhiều lượt cho phép bạn tinh chỉnh và sửa đổi các mục biểu mẫu sau khi hoàn thành ban đầu 💾 Tải xuống các biểu mẫu đã hoàn thành của bạn khi xong Đại lý sử dụng các công cụ đơn giản để liệt kê, thiết lập, lấy và xác thực các trường biểu mẫu. Bạn có thể trò chuyện với nó để thực hiện các sửa đổi và điều chỉnh cho đến khi biểu mẫu của bạn hoàn hảo. Hãy xem mã trên GitHub: Hoặc ứng dụng đã triển khai ở đây:

Chuyển đổi các tệp Excel lộn xộn thành dữ liệu sẵn sàng cho AI với LlamaSheets—giải pháp của chúng tôi để phân tích các bảng tính phức tạp trong khi vẫn giữ nguyên ngữ cảnh ngữ nghĩa và cấu trúc phân cấp. Tham gia hội thảo trực tiếp của chúng tôi: Ngày 29 tháng 1, 11 giờ sáng PT 📊 Xử lý các ô hợp nhất, tiêu đề nhiều cấp và định dạng trực quan mà các công cụ phân tích truyền thống bỏ lỡ 🤖 Xây dựng các tác nhân cụ thể cho bảng tính cho phân tích tài chính, phân tích ngân sách và báo cáo tự động ⚡ Chuyển đổi sự hỗn loạn của bảng tính thành các tệp Parquet có cấu trúc chỉ với vài dòng mã 🔗 Tích hợp liền mạch với LlamaAgents để tự động hóa quy trình làm việc hoàn chỉnh Chúng tôi sẽ trình bày các ví dụ thực tế bao gồm việc xây dựng các tác nhân phân tích tài chính và hợp nhất dữ liệu từ nhiều khu vực từ các bảng lớn. Hoàn hảo cho bất kỳ ai làm việc với các tệp ngân sách, bảng doanh thu hàng quý, hoặc bất kỳ dữ liệu bảng tính nào cần cung cấp cho các hệ thống AI.