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SemTools 在过去几周内进行了重大更新： 1. 新的 `workspace` 功能，通过与 @lancedb 缓存嵌入，加快对大型数据集的搜索调用。在一个包含 1000 篇论文的数据集中，搜索时间从几分钟缩短到几秒钟。 2. 现在可以通过 npm 安装！

学习如何构建可扩展的生产就绪文档处理管道，适应实时流架构。 本综合指南向您展示如何将 LlamaParse 与 @confluentinc 和 @mongodb 结合起来，创建智能文档处理系统，处理从复杂 PDF 到实时嵌入的所有内容： 📄 使用 LlamaParse 的智能解析提取复杂 PDF 中的结构化数据，保留表格、图像、标题和格式上下文——超越简单的 OCR，理解文档布局和含义 🔄 使用 Confluent 和 Apache Flink 构建流数据管道，实时处理文档，生成嵌入，并优雅地处理模式演变 💾 使用 MongoDB Atlas 向量搜索存储和查询处理后的文档，将结构化数据和嵌入结合在一个平台上，提供强大的语义搜索能力 ⚡ 使用 MongoDB Atlas 流处理实现实时物化视图，避免昂贵的连接，并创建持续更新的查询优化集合 🤖 通过新的 MongoDB MCP 服务器与 VS Code 的集成加速 AI 开发 阅读完整的架构指南及代码示例：