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Aprende a construir pipelines de procesamiento de documentos listos para producción que escalen con arquitecturas de streaming en tiempo real.
Esta guía completa te muestra cómo combinar LlamaParse con @confluentinc y @mongodb para crear sistemas de procesamiento de documentos inteligentes que manejan todo, desde PDFs complejos hasta embeddings en tiempo real:
📄 Extrae datos estructurados de PDFs complejos utilizando el análisis inteligente de LlamaParse que preserva tablas, imágenes, encabezados y contexto de formato, y va más allá del simple OCR para entender el diseño y el significado del documento.
🔄 Construye pipelines de datos en streaming con Confluent y Apache Flink que procesan documentos en tiempo real, generan embeddings y manejan la evolución del esquema de manera elegante.
💾 Almacena y consulta documentos procesados con MongoDB Atlas Vector Search, combinando datos estructurados y embeddings en una sola plataforma para potentes capacidades de búsqueda semántica.
⚡ Implementa vistas materializadas en tiempo real utilizando MongoDB Atlas Stream Processing para evitar uniones costosas y crear colecciones optimizadas para consultas que se actualizan continuamente.
🤖 Acelera el desarrollo de IA con la nueva integración del servidor MongoDB MCP para VS Code.
Lee la guía de arquitectura completa con ejemplos de código:

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