Lær hvordan du bygger produksjonsklare datasamlebånd for dokumentbehandling som skaleres med sanntidsstrømmingsarkitekturer. Denne omfattende veiledningen viser deg hvordan du kombinerer LamaParse med @confluentinc og @mongodb for å lage intelligente dokumentbehandlingssystemer som håndterer alt fra komplekse PDF-filer til sanntidsinnebygginger: 📄 Trekk ut strukturerte data fra komplekse PDF-filer ved hjelp av LlamaParses intelligente analyse som bevarer tabeller, bilder, overskrifter og formateringskontekst – og går utover enkel OCR for å forstå dokumentoppsett og betydning 🔄 Bygg datasamlebånd for strømming med Confluent og Apache Flink som behandler dokumenter i sanntid, genererer innebygginger og håndterer skjemautvikling på en elegant måte 💾 Lagre og spør etter behandlede dokumenter med MongoDB Atlas Vector Search, som kombinerer strukturerte data og innebygginger i én enkelt plattform for kraftige semantiske søkefunksjoner ⚡ Implementer materialiserte visninger i sanntid ved hjelp av MongoDB Atlas Stream Processing for å unngå dyre sammenføyninger og opprette spørringsoptimaliserte samlinger som oppdateres kontinuerlig 🤖 Få fart på AI-utviklingen med den nye MongoDB MCP Server-integrasjonen for VS Code Les hele arkitekturveiledningen med kodeeksempler: