Фьючерсы
Доступ к сотням фьючерсов
TradFi
Золото
Одна платформа мировых активов
Опционы
Hot
Торги опционами Vanilla в европейском стиле
Единый счет
Увеличьте эффективность вашего капитала
Демо-торговля
Введение в торговлю фьючерсами
Подготовьтесь к торговле фьючерсами
Фьючерсные события
Получайте награды в событиях
Демо-торговля
Используйте виртуальные средства для торговли без риска
Запуск
CandyDrop
Собирайте конфеты, чтобы заработать аирдропы
Launchpool
Быстрый стейкинг, заработайте потенциальные новые токены
HODLer Airdrop
Удерживайте GT и получайте огромные аирдропы бесплатно
Pre-IPOs
Откройте полный доступ к глобальным IPO акций
Alpha Points
Торгуйте и получайте аирдропы
Фьючерсные баллы
Зарабатывайте баллы и получайте награды аирдропа
Инвестиции
Simple Earn
Зарабатывайте проценты с помощью неиспользуемых токенов
Автоинвест.
Автоинвестиции на регулярной основе.
Бивалютные инвестиции
Доход от волатильности рынка
Мягкий стейкинг
Получайте вознаграждения с помощью гибкого стейкинга
Криптозаймы
0 Fees
Заложите одну криптовалюту, чтобы занять другую
Центр кредитования
Единый центр кредитования
Рекламные акции
AI
Gate AI
Ваш универсальный AI-ассистент для любых задач
Gate AI Bot
Используйте Gate AI прямо в вашем социальном приложении
GateClaw
Gate Синий Лобстер — готов к использованию
Gate for AI Agent
AI-инфраструктура: Gate MCP, Skills и CLI
Gate Skills Hub
Более 10 тыс навыков
От офиса до трейдинга: единая база навыков для эффективного использования ИИ
GateRouter
Умный выбор из более чем 30 моделей ИИ, без дополнительных затрат (0%)
Недавно наткнулся на интересный материал о том, как оптимизировать поиск для агентов. Оказывается, LlamaIndex выпустил открытый парсер LiteParse, и это может серьёзно упростить работу с документами.
Суть в том, что раньше обработка файлов была довольно муторной - нужно было вручную настраивать всё. Теперь же можно использовать LiteParse для анализа и получения снимков на уровне отдельных страниц. Это особенно полезно, если работаешь с большими объёмами текста.
Дальше процесс становится проще: текст разбивается на управляемые куски, создаются векторные представления, и всё готово для использования в агентах. Команда LlamaIndex действительно подумала о том, чтобы сделать это максимально удобным.
Интересно, что авторы Clelia и tech_optimist из LanceDB написали подробный разбор этого подхода. Они показали, как именно LiteParse может ускорить весь цикл подготовки данных для поиска.
Если ты работаешь с агентами или RAG-системами, стоит обратить внимание на этот инструмент от LlamaIndex. Похоже, это может сэкономить немало времени на препроцессинге документов.