Lär dig hur du skapar produktionsklara pipelines för dokumentbearbetning som kan skalas med strömningsarkitekturer i realtid. Den här omfattande guiden visar hur du kombinerar LlamaParse med @confluentinc och @mongodb du skapar intelligenta dokumentbehandlingssystem som hanterar allt från komplexa PDF-filer till inbäddningar i realtid: 📄 Extrahera strukturerade data från komplexa PDF-filer med hjälp av LlamaParses intelligenta parsning som bevarar tabeller, bilder, rubriker och formateringssammanhang - och går längre än enkel OCR för att förstå dokumentlayout och innebörd 🔄 Skapa pipelines för strömmande data med Confluent och Apache Flink som bearbetar dokument i realtid, genererar inbäddningar och hanterar schemautveckling på ett smidigt sätt 💾 Lagra och fråga bearbetade dokument med MongoDB Atlas Vector Search, som kombinerar strukturerade data och inbäddningar i en enda plattform för kraftfulla semantiska sökfunktioner ⚡ Implementera materialiserade vyer i realtid med hjälp av MongoDB Atlas Stream Processing för att undvika dyra kopplingar och skapa frågeoptimerade samlingar som uppdateras kontinuerligt 🤖 Påskynda AI-utvecklingen med den nya MongoDB MCP Server-integreringen för VS Code Läs den fullständiga arkitekturguiden med kodexempel: