LlamaCloud 的最新更新

要想在您的数据之上构建生产级的 LLM 代理，您需要一个生产级的数据处理层。LlamaCloud 就是面向您的 AI 知识助手的数据处理和管理层。自 上周启动 LlamaCloud 候补名单以来，我们已经收到了数百个注册，并发布了案例研究，显示它可以将 生产开发时间缩短 50%。

除此之外，我们团队在过去一周以极快的速度推出了一系列新功能。我们很高兴重点介绍这些新功能，它们共同帮助您在几分钟内设置聊天界面，增加团队内部的开发者协作，并访问更多数据和元数据。

在几分钟内设置聊天界面

我们正在发布 LlamaCloud Chat，它为您提供基于您数据的易用聊天界面。这个聊天界面是构建在给定管道提供的高级检索界面之上的对话式 RAG 管道，并开箱即用地支持流式处理和引用——它与我们用于 LLM 应用程序的 create-llama（我们完全开源的设置工具） 具有相同的基因。

LlamaCloud UI 已经让您可以在几分钟内基于任何数据设置数据管道，现在您可以在几分钟内获得一个完全基于您数据的 ChatGPT。除了聊天 UI，您还有更多的灵活性

• 您可以在检索参数中自定义元数据过滤器
• 您可以查看检索到的节点及其源文件
• 除了块级检索，您现在还可以进行文件级检索（稍后会详细介绍！）

LlamaCloud 本质上是一个开发者工具：通过这些更新，我们使开发者能够减少在数据管道设置和迭代上的时间，将更多时间花在编写此界面之上的编排逻辑上。

增强开发者协作

我们在 LlamaCloud 中添加了组织功能，使任何个人用户都可以创建组织并将其他用户添加到该组织。组织内的任何用户都可以查看该组织的所有项目以及每个项目中的索引。

这使得您的团队可以为数据管道建立单一事实来源。过去，每个开发者都需要花费时间重新索引/实验相同的数据源。此功能实现了透明性、复用性，并通常提高了开发速度。

改进的数据和元数据访问

我们在这里进行了多项更新——我们添加了更多数据连接器，并增加了功能，让您可以更轻松地访问和自定义元数据。

• 我们新增了 Notion、Slack 和 Jira 连接器
• 我们的 Sharepoint 连接器现在原生集成了用户 ID，您可以进行过滤，使您能够构建具有访问控制的 LLM 应用程序。
• 您现在可以将元数据以 CSV 格式附加到任何上传的文件中——通过 UI 或我们的 API 完成！

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