Dowiedz się, jak budować gotowe do produkcji potoki przetwarzania dokumentów, które skalują się z architekturami strumieniowymi w czasie rzeczywistym. Ten kompleksowy przewodnik pokazuje, jak połączyć LlamaParse z @confluentinc i @mongodb, aby stworzyć inteligentne systemy przetwarzania dokumentów, które radzą sobie ze wszystkim, od złożonych plików PDF po osadzenia w czasie rzeczywistym: 📄 Ekstrahuj dane strukturalne z złożonych plików PDF, korzystając z inteligentnego przetwarzania LlamaParse, które zachowuje tabele, obrazy, nagłówki i kontekst formatowania - wykraczając poza prostą OCR, aby zrozumieć układ i znaczenie dokumentu. 🔄 Buduj strumieniowe potoki danych z Confluent i Apache Flink, które przetwarzają dokumenty w czasie rzeczywistym, generują osadzenia i obsługują ewolucję schematu w sposób płynny. 💾 Przechowuj i zapytuj przetworzone dokumenty za pomocą MongoDB Atlas Vector Search, łącząc dane strukturalne i osadzenia na jednej platformie, aby uzyskać potężne możliwości wyszukiwania semantycznego. ⚡ Wdrażaj widoki zmaterializowane w czasie rzeczywistym, korzystając z MongoDB Atlas Stream Processing, aby uniknąć kosztownych złączeń i tworzyć kolekcje zoptymalizowane pod kątem zapytań, które aktualizują się nieprzerwanie. 🤖 Przyspiesz rozwój AI dzięki nowej integracji MongoDB MCP Server dla VS Code. Przeczytaj pełny przewodnik architektoniczny z przykładami kodu: