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LlamaIndex • 2024-07-23

LlamaIndex 新闻通讯 2024-07-23

各位 Llama 粉丝们，大家好！🦙

欢迎阅读本周的 LlamaIndex 新闻通讯！我们很高兴分享关于我们产品的一些激动人心的更新，包括 LlamaCloud、LlamaParse 和 LlamaAgents。您还将看到使用 LlamaCloud 的成功案例、详细指南、深入教程以及关于即将举行的黑客马拉松的信息。

🤩 重点内容：

  1. LlamaCloud 更新： 新功能包括 LlamaCloud Chat、增强的 Teams 协作以及与 Notion、Slack、Jira 和 SharePoint 的集成扩展。博文，推文。
  2. Scaleport AI 通过 LlamaCloud 加速开发： Scaleport AI 使用 LlamaCloud 和 LlamaIndex 提高了开发速度和销售额，在多个行业中改进了数据处理和 OCR 准确性。博文。
  3. Claude Sonnet-3.5 与 LlamaParse 集成： Claude Sonnet-3.5 与 LlamaParse 集成，提升了图表理解和数据提取能力。Notebook，推文。
  4. 多模态 RAG 指南： 一份新指南，介绍如何使用 LlamaParse、LlamaIndex 和 GPT-4o 处理幻灯片中的文本、图表和表格。Notebook，推文。
  5. 使用 LlamaAgents 实现人工干预 (Human in the Loop)： 实现包含用于处理数学查询的 HumanService 和用于处理其他查询的代理，均通过 Gradio 应用和 RabbitMQ 消息队列管理。代码。

✨ 功能发布与增强

  1. 我们在 LlamaCloud 上发布了新功能，例如用于即时会话式数据访问的 LlamaCloud Chat、增强的 Teams 协作功能，以及通过连接器扩展了与 Notion、Slack、Jira 的数据集成，并改进了对 SharePoint 的支持。博文，推文。
  2. 我们将 Claude Sonnet-3.5 与 LlamaParse 集成，以增强文档解析能力，提供先进的图表理解和结构化数据提取，并改进了验证和可伸缩性。Notebook，推文。
  3. 我们发布了一份关于多模态 RAG 的指南，介绍如何使用 LlamaParse、LlamaIndex 和 GPT-4o 处理包含丰富文本、图表和表格的幻灯片，将文本和图像数据融合以进行全面的文档分析。Notebook，推文。
  4. 我们在新示例中实现了 LlamaAgents 的人工干预 (Human in the Loop)，该示例集成了用于处理数学查询的 HumanService 对象和用于处理其他查询的代理，所有这些都通过 Gradio 应用和 RabbitMQ 消息系统进行管理。代码。
  5. 我们在 LlamaParse 中对基于 markdown 的表格重建进行了巨大改进，使其能够解析非常复杂的表格，同时确保行和列保持良好对齐。Notebook，推文。
  6. Marcus Schiesser 增强了 RAGapp（一个可使用 docker 部署的企业级 RAG 应用），集成了对 MistralAI 和 Groq 的支持以实现快速推理，并使用了 Cohere 重排序器以提高结果相关性。

💡 使用案例

  • Scaleport AI 使用 LlamaCloud 和 LlamaIndex 加速了开发并提高了销售额，以简化 AI 开发、缩短原型开发时间、简化数据摄取，并在法律、电子商务、房地产和金融等关键行业中提高了 OCR 准确性。博文。
  • Merlinn，一个开源的、由 LLM 驱动的在岗副驾社区项目，其特点是有一个 Slack 助手，可以自动管理生产事件，并与 Datadog、PagerDuty、GitHub、Notion 和 Confluence 等工具集成，使用了 LlamaIndex 的核心组件（支持 Python 和 TypeScript）。代码仓库。

🗺️ 指南

  • 构建多代理礼宾系统的指南，展示如何构建一个复杂的树状系统，包含专门的子代理和元代理，以高效处理客户交互。博客，推文。
  • 关于使用 PostgresML 和 LlamaIndex 改进向量搜索 - 重排序的指南

✍️ 教程

  • Laurie 的视频教程，关于使用 LlamaIndex 构建和部署多代理 RAG 系统。
  • Pavan Kumar 的教程，关于使用 OpenAI、Qdrant 和 Gemma2 与播客和视频进行聊天。
  • Lakshmi Narayana 的教程，关于使用 LlamaIndex 进行 Agentic RAG，通过智能路由、多步推理和自适应学习增强生成式 AI 应用。

🎤 演讲、网络研讨会和播客

  • Jerry Liu 的演讲，关于 LlamaIndex 的高级功能，介绍了“Llama Agents”，用于部署基于微服务、通过统一 API 通信的代理。
  • Jerry Liu 在与 Jerry Chen 一同参与的StackOverflow 播客中，讨论了高质量数据、提示工程、长上下文窗口和 RAG。
  • 与 Yixin Hu（阿姆斯特丹自由大学）和 Thomas Hulard（McDermott）的网络研讨会，关于使用 LlamaIndex 评估 RAG。
  • 与 Deasie 联合创始人（Reece, Leonard, Mikko）的网络研讨会，关于使用高级解析和元数据改进 RAG。

💻 黑客马拉松

  • 我们正在与 PingCAP 合作赞助一项为期一个月的针对其 #TiDB 数据库的黑客马拉松活动！与我们、AWS Cloud、Anyscale Compute、Dify AI、Jina AI、Lepton AI 和 NPI AI 一起，竞争总计超过 30,000 美元的奖金，其中包括为第一名提供的 12,000 美元现金。在此报名。