Tìm hiểu cách xây dựng các pipeline xử lý tài liệu sẵn sàng cho sản xuất có khả năng mở rộng với kiến trúc streaming thời gian thực. Hướng dẫn toàn diện này cho bạn biết cách kết hợp LlamaParse với @confluentinc và @mongodb để tạo ra các hệ thống xử lý tài liệu thông minh có thể xử lý mọi thứ từ PDF phức tạp đến nhúng thời gian thực: 📄 Trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ các PDF phức tạp bằng cách sử dụng khả năng phân tích thông minh của LlamaParse, bảo tồn bảng, hình ảnh, tiêu đề và ngữ cảnh định dạng - vượt ra ngoài OCR đơn giản để hiểu bố cục và ý nghĩa của tài liệu 🔄 Xây dựng các pipeline dữ liệu streaming với Confluent và Apache Flink để xử lý tài liệu theo thời gian thực, tạo ra các nhúng và xử lý sự phát triển của schema một cách linh hoạt 💾 Lưu trữ và truy vấn các tài liệu đã xử lý với MongoDB Atlas Vector Search, kết hợp dữ liệu có cấu trúc và nhúng trong một nền tảng duy nhất để có khả năng tìm kiếm ngữ nghĩa mạnh mẽ ⚡ Triển khai các view vật lý thời gian thực bằng cách sử dụng MongoDB Atlas Stream Processing để tránh các phép nối tốn kém và tạo ra các bộ sưu tập tối ưu hóa truy vấn mà cập nhật liên tục 🤖 Tăng tốc phát triển AI với sự tích hợp mới của MongoDB MCP Server cho VS Code Đọc hướng dẫn kiến trúc đầy đủ với các ví dụ mã: