リアルタイムストリーミングアーキテクチャで拡張できる本番環境対応のドキュメント処理パイプラインを構築する方法を学びます。 この包括的なガイドでは、LlamaParse を @confluentinc および @mongodb と組み合わせて、複雑な PDF からリアルタイムの埋め込みまであらゆるものを処理するインテリジェントなドキュメント処理システムを作成する方法を示します。 📄 表、画像、ヘッダー、書式設定のコンテキストを保持するLlamaParseのインテリジェントな解析を使用して、複雑なPDFから構造化データを抽出し、単純なOCRを超えてドキュメントのレイアウトと意味を理解します 🔄 Confluent と Apache Flink を使用してストリーミングデータパイプラインを構築し、ドキュメントをリアルタイムで処理し、埋め込みを生成し、スキーマの進化を適切に処理します 💾 MongoDB Atlas Vector Search を使用して処理されたドキュメントを保存およびクエリし、構造化データと埋め込みを単一のプラットフォームに組み合わせて強力なセマンティック検索機能を実現します ⚡ MongoDB Atlas Stream Processing を使用してリアルタイムのマテリアライズドビューを実装し、コストのかかる結合を回避し、継続的に更新されるクエリに最適化されたコレクションを作成します 🤖 VS Code 用の新しい MongoDB MCP Server 統合により AI 開発を加速 コード例を含む完全なアーキテクチャ ガイドをお読みください。

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LlamaIndex と @FutureAGI_ の監視フレームワークを使用して、完全な可観測性と評価を備えた本番環境対応の PDF ドキュメント エージェントを構築します。 🔍 詳細なトレースにより、PDFの取り込みからベクトルの保存、応答の生成まで、RAGパイプライン全体を自動的にインストルメント化します 📊 タスクの完了、幻覚検出、コンテキストの関連性、カスタムビジネスロジックに関する継続的な評価を実行 🚨 ドキュメントエージェントのパフォーマンスが低下したときにリアルタイムのアラートを設定し、品質指標をプロアクティブに監視します 📚 スパンレベルの可観測性により、検索の決定、埋め込み生成、LLM推論を完全に透明化 この包括的なクックブックでは、ユーザーが本番環境で信頼できる会話型 PDF チャットボットを構築する方法を説明します。埋め込みと生成に@OpenAIモデルを使用する方法、自動インストルメンテーションのために@FutureAGI_の traceAI-llamaindex パッケージを統合する方法、ドキュメント エージェントの信頼性を長期にわたって維持するための評価フレームワークを設定する方法を学びます。 このチュートリアルでは、基本的な PDF 取り込みから高度なカスタム評価まですべてをカバーし、ブラックボックス チャットボットを説明可能で診断可能なシステムに変換する方法を示します。 クックブック全文を読む: