LlamaExtract 🔄 を使用して手動設定なしで抽出スキーマを自動生成する データ抽出用のスキーマを自動的に作成し、抽出パターンを事前に定義することなく、非構造化ドキュメントから構造化情報を簡単に取得できるようにします。プロンプトやサンプルファイルから始めて、次の操作を行います。 🤖 抽出するデータの構造を自動的に推測する 📊 手動のスキーマ定義をスキップし、面倒な作業を AI に任せる 🎯 抽出ルールの設定ではなく、抽出されたデータの使用に重点を置く 自動スキーマ生成ガイドを確認してください。

AI リーダー シリーズのこのエピソードでは、Cemex のプリンシパル データ サイエンティストである Daniel 氏に、世界有数の建材企業の 1 つが LlamaIndex でどのように変革しているかを探ります。 サプライチェーンの合理化から顧客エンゲージメントの強化まで、CemexはAIとLlamaIndexを使用して次のことを行います。 ➡️ 手作業で時間のかかるプロセスを自動化します。 ➡️ 実用的な知識でインテリジェントなエージェントを強化します。 ➡️ 技術文書の検索精度とチャットボットのパフォーマンスを向上させます。 ➡️ スマートオペレーション、健康と安全、商業活動全体にAIソリューションを拡張します。 ここで完全なビデオをチェックしてください:

@qdrant_engineが主催するVector Space Dayで、私たち自身の@itscleliaが講演できることを嬉しく思います! 彼女の講演「ワークフローエンジニアリングのためのベクトルデータベース」では、ワークフローエンジニアリングについて詳しく説明しています。 ⚡️ ワークフローの状態管理と永続性 ⚡️ LLMとエージェントのための長期記憶 RAG パイプライン、エージェント AI、または複雑なワークフローを構築している場合は、このセッションが最適です。 📍 ベルリン |🗓️ 9月26日 📍出欠確認 👉