Узнайте, как создавать готовые к производству конвейеры обработки документов, которые масштабируются с архитектурами потоковой передачи в реальном времени. Этот всесторонний гид показывает, как объединить LlamaParse с @confluentinc и @mongodb для создания интеллектуальных систем обработки документов, которые справляются со всем, от сложных PDF до встраивания в реальном времени: 📄 Извлекайте структурированные данные из сложных PDF с помощью интеллектуального парсинга LlamaParse, который сохраняет таблицы, изображения, заголовки и контекст форматирования - выходя за рамки простого OCR, чтобы понять макет и смысл документа. 🔄 Создавайте потоковые конвейеры данных с Confluent и Apache Flink, которые обрабатывают документы в реальном времени, генерируют встраивания и плавно обрабатывают эволюцию схемы. 💾 Храните и запрашивайте обработанные документы с помощью MongoDB Atlas Vector Search, объединяя структурированные данные и встраивания на одной платформе для мощных возможностей семантического поиска. ⚡ Реализуйте представления в реальном времени с использованием обработки потоков MongoDB Atlas, чтобы избежать дорогих соединений и создать коллекции, оптимизированные для запросов, которые обновляются непрерывно. 🤖 Ускорьте разработку ИИ с новой интеграцией сервера MongoDB MCP для VS Code. Читать полный архитектурный гид с примерами кода: