Apprenez à construire des pipelines de traitement de documents prêts pour la production qui évoluent avec des architectures de streaming en temps réel. Ce guide complet vous montre comment combiner LlamaParse avec @confluentinc et @mongodb pour créer des systèmes de traitement de documents intelligents qui gèrent tout, des PDF complexes aux embeddings en temps réel : 📄 Extraire des données structurées de PDF complexes en utilisant le parsing intelligent de LlamaParse qui préserve les tableaux, les images, les en-têtes et le contexte de mise en forme - allant au-delà de l'OCR simple pour comprendre la mise en page et le sens du document 🔄 Construire des pipelines de données en streaming avec Confluent et Apache Flink qui traitent les documents en temps réel, génèrent des embeddings et gèrent l'évolution du schéma de manière fluide 💾 Stocker et interroger des documents traités avec MongoDB Atlas Vector Search, combinant données structurées et embeddings sur une seule plateforme pour des capacités de recherche sémantique puissantes ⚡ Implémenter des vues matérialisées en temps réel en utilisant MongoDB Atlas Stream Processing pour éviter des jointures coûteuses et créer des collections optimisées pour les requêtes qui se mettent à jour en continu 🤖 Accélérer le développement de l'IA avec la nouvelle intégration du serveur MongoDB MCP pour VS Code Lisez le guide d'architecture complet avec des exemples de code :