Lue, miten voit rakentaa tuotantovalmiita asiakirjankäsittelyputkia, jotka skaalautuvat reaaliaikaisilla suoratoistoarkkitehtuureilla. Tämä kattava opas näyttää, kuinka voit yhdistää LlamaParsen @confluentinc ja @mongodb luodaksesi älykkäitä asiakirjankäsittelyjärjestelmiä, jotka käsittelevät kaikkea monimutkaisista PDF-tiedostoista reaaliaikaisiin upotuksiin: 📄 Poimi jäsenneltyä dataa monimutkaisista PDF-tiedostoista käyttämällä LlamaParsen älykästä jäsennystä, joka säilyttää taulukot, kuvat, otsikot ja muotoilukontekstin - yksinkertaisen OCR:n lisäksi dokumentin asettelun ja merkityksen ymmärtämiseksi 🔄 Rakenna Confluentin ja Apache Flinkin avulla suoratoistettavia tietoputkia, jotka käsittelevät dokumentteja reaaliajassa, luovat upotuksia ja käsittelevät rakenteen kehitystä sujuvasti 💾 Tallenna ja kysele käsiteltyjä asiakirjoja MongoDB Atlas Vector Searchilla, joka yhdistää strukturoidut tiedot ja upotukset yhdelle alustalle tehokkaita semanttisia hakuominaisuuksia varten ⚡ Toteuta reaaliaikaisia toteutuneita näkymiä MongoDB Atlas Stream Processingin avulla välttääksesi kalliit liitokset ja luodaksesi kyselyille optimoituja kokoelmia, jotka päivittyvät jatkuvasti 🤖 Nopeuta tekoälyn kehitystä uudella MongoDB MCP Server -integraatiolla VS Codelle Lue koko arkkitehtuuriopas koodiesimerkkeineen: