Scopri come costruire pipeline di elaborazione documentale pronte per la produzione che scalano con architetture di streaming in tempo reale. Questa guida completa ti mostra come combinare LlamaParse con @confluentinc e @mongodb per creare sistemi di elaborazione documentale intelligenti che gestiscono tutto, dai PDF complessi agli embedding in tempo reale: 📄 Estrai dati strutturati da PDF complessi utilizzando il parsing intelligente di LlamaParse che preserva tabelle, immagini, intestazioni e contesto di formattazione - andando oltre il semplice OCR per comprendere il layout e il significato del documento 🔄 Costruisci pipeline di dati in streaming con Confluent e Apache Flink che elaborano documenti in tempo reale, generano embedding e gestiscono l'evoluzione dello schema in modo elegante 💾 Memorizza e interroga documenti elaborati con MongoDB Atlas Vector Search, combinando dati strutturati e embedding in un'unica piattaforma per potenti capacità di ricerca semantica ⚡ Implementa viste materializzate in tempo reale utilizzando MongoDB Atlas Stream Processing per evitare join costosi e creare collezioni ottimizzate per le query che si aggiornano continuamente 🤖 Accelera lo sviluppo dell'AI con la nuova integrazione del server MongoDB MCP per VS Code Leggi la guida architetturale completa con esempi di codice: