學習如何構建可擴展的生產就緒文檔處理管道，適應實時流架構。 本綜合指南向您展示如何將 LlamaParse 與 @confluentinc 和 @mongodb 結合起來，創建智能文檔處理系統，處理從複雜 PDF 到實時嵌入的所有內容： 📄 使用 LlamaParse 的智能解析提取複雜 PDF 中的結構化數據，保留表格、圖像、標題和格式上下文——超越簡單的 OCR，理解文檔佈局和含義 🔄 使用 Confluent 和 Apache Flink 構建流數據管道，實時處理文檔，生成嵌入，並優雅地處理模式演變 💾 使用 MongoDB Atlas 向量搜索存儲和查詢處理後的文檔，將結構化數據和嵌入結合在一個平臺上，提供強大的語義搜索能力 ⚡ 使用 MongoDB Atlas 流處理實現實時物化視圖，避免昂貴的連接，並創建持續更新的查詢優化集合 🤖 通過新的 MongoDB MCP 服務器與 VS Code 的集成加速 AI 開發 閱讀完整的架構指南及代碼示例：