是的，你可以使用 LlamaIndex 进行实时文档标记，但其有效性取决于你如何构建工作流程并利用其特性。LlamaIndex 旨在帮助使用大型语言模型 (LLM) 组织和查询数据，使其非常适合执行提取元数据、对内容进行分类或将标签分配给文档等任务。 通过将其索引功能与 LLM 相结合，你可以自动执行分析文本并动态生成相关标签的过程。 例如，你可以处理收到的客户支持工单，根据其内容自动将其标记为“账单”或“技术问题”等类别。
要实现实时标记，你通常会使用 LlamaIndex 对文档进行索引，并创建一个连接到 LLM 的检索系统。 例如，你可以使用 LlamaIndex 的节点解析器将文档拆分为更小的块，为每个块生成嵌入，然后查询索引以识别关键主题或模式。 然后，LLM 可以将这些模式总结为标签。 为了获得实时性能，你可以将 LlamaIndex 与轻量级向量数据库（如 Redis 或 FAISS）配对，以加快相似性搜索。 此外，你可以缓存常用标签或预先计算常用短语的嵌入，以减少延迟。
但是，存在实际限制。 实时标记需要低延迟响应，如果你的 LLM 调用速度较慢或你的文档很大，这可能会带来挑战。 为了缓解这种情况，请考虑使用较小的 LLM（例如 Mistral-7B 而不是 GPT-4）进行初始标记，并保留较大的模型用于验证。 你还需要高效地处理文档预处理 - 例如，使用 LlamaIndex 的 SimpleDirectoryReader 快速摄取文件。 最后，测试至关重要：在实际负载下验证你的标记准确性和速度，以确保系统满足你的要求。 通过仔细的设计，LlamaIndex 可以作为实时标记工作流程的灵活骨干。