LlamaIndex 支持实时数据的增量索引，但其实现取决于索引类型和使用的存储后端。该框架提供了使用新数据更新现有索引的工具，而无需完全重建，这对于处理频繁更新或流式数据的应用程序至关重要。开发人员可以利用特定的方法和设计模式来实现这一点，尽管该方法因底层组件（如向量存储或文档数据库）而异。
例如，在使用带有 FAISS 或 Pinecone 等后端的向量索引时，LlamaIndex 允许将新的数据节点增量插入到索引中。开发人员可以将传入的实时数据拆分为更小的块（节点），为它们生成嵌入，并使用 insert 方法将这些节点添加到现有索引中。这避免了重新计算所有先前数据的嵌入，从而节省了时间和计算资源。同样，一个简单的列表索引可以直接附加新的节点，而无需进行结构更改。但是，更复杂的索引类型（例如基于树的索引）可能需要在添加新数据时执行额外的步骤来重新平衡层次结构。灵活性在很大程度上取决于所选的索引结构，以及存储层（例如，数据库或内存存储）是否本身支持动态更新。
为了有效地实现增量索引，开发人员应构建他们的管道以批量或流式处理更新。例如，一个处理新闻文章的实时仪表板可以使用 LlamaIndex 的 Document 和 Node 类来解析传入的文章，将它们转换为节点，并使用 index.insert_nodes(nodes) 将它们插入到预构建的索引中。重要的是要确保向量存储或数据库集成（例如，Chroma，Weaviate）配置为处理频繁的写入。虽然 LlamaIndex 抽象了大部分这种复杂性，但开发人员仍然必须根据其特定用例管理索引延迟、存储成本和一致性保证等权衡。如果设计得当，这种方法可以在保持查询性能的同时实现高效的实时更新。