リアルタイムストリーミングアーキテクチャで拡張できる本番環境対応のドキュメント処理パイプラインを構築する方法を学びます。 この包括的なガイドでは、LlamaParse を @confluentinc および @mongodb と組み合わせて、複雑な PDF からリアルタイムの埋め込みまであらゆるものを処理するインテリジェントなドキュメント処理システムを作成する方法を示します。 📄 表、画像、ヘッダー、書式設定のコンテキストを保持するLlamaParseのインテリジェントな解析を使用して、複雑なPDFから構造化データを抽出し、単純なOCRを超えてドキュメントのレイアウトと意味を理解します 🔄 Confluent と Apache Flink を使用してストリーミングデータパイプラインを構築し、ドキュメントをリアルタイムで処理し、埋め込みを生成し、スキーマの進化を適切に処理します 💾 MongoDB Atlas Vector Search を使用して処理されたドキュメントを保存およびクエリし、構造化データと埋め込みを単一のプラットフォームに組み合わせて強力なセマンティック検索機能を実現します ⚡ MongoDB Atlas Stream Processing を使用してリアルタイムのマテリアライズドビューを実装し、コストのかかる結合を回避し、継続的に更新されるクエリに最適化されたコレクションを作成します 🤖 VS Code 用の新しい MongoDB MCP Server 統合により AI 開発を加速 コード例を含む完全なアーキテクチャ ガイドをお読みください。