是的，您可以使用 LlamaIndex 存储和搜索嵌入向量。LlamaIndex 旨在通过提供高效管理和查询数据的工具，简化大型语言模型 (LLM) 的使用。 它通过与向量数据库或内置存储解决方案集成来处理嵌入向量，从而允许您基于语义相似性索引和检索信息。 这使得它适用于文档搜索、问答或推荐系统等需要理解上下文的任务。
LlamaIndex 自动执行生成和存储嵌入向量的过程。 当您加载数据（例如文本文件）时，LlamaIndex 可以将内容拆分为可管理的小块，使用 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 等模型为每个小块生成嵌入向量，并将它们存储在结构化的索引中。 例如，您可以使用 VectorStoreIndex 类从 PDF 目录创建索引。 在搜索期间，LlamaIndex 将查询转换为嵌入向量，并将其与存储的嵌入向量进行比较，以查找最相关的结果。 这种抽象隐藏了管理向量数学的复杂性，让开发人员可以专注于应用程序逻辑。 一个简单的代码片段可能涉及使用 SimpleDirectoryReader 加载数据和 VectorStoreIndex.from_documents() 构建索引，并自动生成嵌入向量。
该框架还在如何存储和查询嵌入向量方面提供了灵活性。 您可以插入不同的向量数据库，如 FAISS、Pinecone 或 Chroma，以扩展到本地内存限制之外。 例如，使用 Pinecone 作为后端可以实现分布式存储，并对大型数据集进行快速相似性搜索。 此外，LlamaIndex 支持自定义嵌入模型，允许团队使用开源替代方案（例如，SentenceTransformers）或根据其领域定制的微调模型。 还可以使用混合搜索等高级功能（结合基于关键字和基于向量的检索），从而确保精确的结果。 通过处理嵌入向量的基础设施，LlamaIndex 使开发人员无需深入了解机器学习或向量数据库方面的专业知识即可构建语义搜索系统。