Автоматична генерація схем екстракції без ручного налаштування за допомогою LlamaExtract 🔄 Автоматично створюйте схеми для вилучення даних, що полегшує отримання структурованої інформації з неструктурованих документів без необхідності заздалегідь визначати шаблони вилучення. Просто почніть із запиту та/або файлів прикладів і: 🤖 Автоматичне визначення структури ваших даних для вилучення 📊 Пропустіть визначення схеми вручну та дозвольте штучному інтелекту впоратися з важкою роботою 🎯 Зосередьтеся на використанні видобутих даних, а не на налаштуванні правил вилучення Ознайомтеся з інструкцією по генерації схем авто:

У цьому епізоді серії AI Leader ми поговоримо з Деніелом, головним спеціалістом з обробки даних у Cemex, щоб дізнатися, як одна з провідних світових компаній з виробництва будівельних матеріалів трансформується за допомогою LlamaIndex. Від оптимізації ланцюжків поставок до підвищення залученості клієнтів, Cemex використовує штучний інтелект та LlamaIndex для: ➡️ Автоматизуйте ручні, трудомісткі процеси. ➡️ Наділяйте інтелектуальних агентів дієвими знаннями. ➡️ Підвищуйте точність пошуку та продуктивність чат-бота для технічної документації. ➡️ Масштабуйте рішення штучного інтелекту для розумних операцій, охорони здоров'я та безпеки, а також комерційних зусиль. Повне відео дивіться тут:

Ми в захваті від того, що наші власні @itsclelia виступатимуть на Vector Space Day, організованому @qdrant_engine! Її доповідь «Векторні бази даних для інженерії робочих процесів» присвячена інженерії робочих процесів: ⚡️ Управління станом робочого процесу та постійність ⚡️ Довготривала пам'ять для LLM та агентів Якщо ви створюєте RAG-пайплайни, агентичний штучний інтелект або складні робочі процеси, ця сесія для вас. 📍 Берлін | 🗓️ 26 вересня 📍👉 Відповіді на запрошення