Erfahren Sie, wie Sie produktionsbereite Dokumentenverarbeitungs-Pipelines erstellen, die mit Echtzeit-Streaming-Architekturen skalieren. Dieser umfassende Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie LlamaParse mit @confluentinc und @mongodb kombinieren, um intelligente Dokumentenverarbeitungssysteme zu schaffen, die alles von komplexen PDFs bis hin zu Echtzeit-Embeddings verarbeiten: 📄 Extrahieren Sie strukturierte Daten aus komplexen PDFs mit LlamaParse's intelligenter Analyse, die Tabellen, Bilder, Überschriften und Formatierungskontext bewahrt - über einfaches OCR hinaus, um das Layout und die Bedeutung von Dokumenten zu verstehen. 🔄 Erstellen Sie Streaming-Datenpipelines mit Confluent und Apache Flink, die Dokumente in Echtzeit verarbeiten, Embeddings generieren und die Schema-Evolution elegant handhaben. 💾 Speichern und abfragen Sie verarbeitete Dokumente mit MongoDB Atlas Vector Search, indem Sie strukturierte Daten und Embeddings auf einer einzigen Plattform kombinieren, um leistungsstarke semantische Suchfunktionen zu ermöglichen. ⚡ Implementieren Sie Echtzeit-materialisierte Ansichten mit MongoDB Atlas Stream Processing, um teure Joins zu vermeiden und abfrageoptimierte Sammlungen zu erstellen, die kontinuierlich aktualisiert werden. 🤖 Beschleunigen Sie die KI-Entwicklung mit der neuen MongoDB MCP Server-Integration für VS Code. Lesen Sie den vollständigen Architekturleitfaden mit Codebeispielen: