Дізнайтеся, як створювати готові до виробництва конвеєри обробки документів, які масштабуються за допомогою архітектури потокового передавання в реальному часі. Цей вичерпний посібник показує, як поєднати LlamaParse із @confluentinc та @mongodb для створення інтелектуальних систем обробки документів, які обробляють усе, від складних PDF-файлів до вбудовувань у реальному часі: 📄 Витягуйте структуровані дані зі складних PDF-файлів за допомогою інтелектуального аналізу LlamaParse, який зберігає таблиці, зображення, заголовки та контекст форматування, виходячи за рамки простого оптичного розпізнавання символів для розуміння макета та значення документа 🔄 Створюйте конвеєри потокових даних за допомогою Confluent і Apache Flink, які обробляють документи в режимі реального часу, генерують вбудовування та витончено керують еволюцією схем 💾 Зберігайте та запитуйте оброблені документи за допомогою MongoDB Atlas Vector Search, поєднуючи структуровані дані та вбудовування в єдину платформу для потужних можливостей семантичного пошуку ⚡ Реалізовуйте матеріалізовані представлення в режимі реального часу за допомогою MongoDB Atlas Stream Processing, щоб уникнути дорогих об'єднань і створювати оптимізовані за запитами колекції, які постійно оновлюються 🤖 Прискорте розробку штучного інтелекту за допомогою нової інтеграції MongoDB MCP Server для VS Code Прочитайте повний посібник з архітектури з прикладами коду: