是的，LlamaIndex 可以有效地处理多步文档处理任务。它提供了工具，能够以支持顺序处理步骤的方式构建、索引和检索文档中的数据。例如，您可以预处理原始文档，将其分割成易于管理的块，生成摘要或嵌入，然后查询结构化数据。LlamaIndex 的设计允许使用其 API 将这些步骤链接在一起，使开发人员能够构建将非结构化数据转换为可操作洞察的工作流程。这使其适用于构建问答系统、语义搜索或文档分析管道等任务，在这些任务中原始数据需要进行多次转换。
常见的多步工作流程包括摄取文档、将其解析成更小的单元、丰富数据以及查询数据。例如，假设您正在处理一批 PDF 研究论文。首先，LlamaIndex 的 SimpleDirectoryReader 可以加载文档。接下来，NodeParser 可以将每篇论文分割成章节或段落。然后，您可以使用嵌入模型（例如来自 OpenAI 或 Hugging Face 的模型）为每个块生成向量表示。LlamaIndex 将这些嵌入存储在索引中，之后可以使用自然语言对其进行查询。如果需要额外的步骤（例如提取关键词或生成摘要），您可以将自定义函数或外部库（例如用于 NLP 任务的 spaCy）集成到管道中。每个步骤的输出都馈送到下一个步骤，从而创建一个内聚的工作流程。
LlamaIndex 的灵活性使开发人员能够根据其需求定制多步处理流程。例如，您可以首先使用关键词匹配按相关性过滤文档，然后在过滤后的子集上应用语义搜索。该库还支持混合方法，例如将向量搜索与传统数据库查询相结合。此外，其可组合的索引结构（例如列表索引、向量存储或树状层次结构）允许您为不同的阶段组织数据。如果任务需要迭代细化（例如总结文档然后回答关于摘要的问题），LlamaIndex 的查询引擎可以通过重用中间结果来处理后续步骤。这种模块化确保即使复杂的工作流程也能保持可管理，使其成为构建需要分层文档处理系统的开发人员的实用选择。