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在RAG的基础上，强调高质量数据和检索、复杂输入的Agent推理、Agent决策制定和输出生成强调任何LLM应用的质量取决于其数据质量，介绍了数据清洗、结构化提取和语义搜索的重要性。复杂文档（如嵌入表格、图表、不规则布局）的挑战，并介绍了LlamaIndex的文档解析技术。LlamaParse：这是一个先进的文档解析器，专门用于减少LLM幻觉，已被超过20,000名独立用户处理超过2500万页。通过工具使用、查询规划、记忆和反思来处理复杂输入。自动化决策制定和输出生成的概念，以及如何通过结构化输出和功能调用来实现。 
可扩展的全栈应用：在生产环境中运行Agent所需的架构和基础设施组件。报告全文详情： 
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