要使用 LlamaIndex 自动化文档处理工作流程，您可以利用其核心组件进行数据摄取、索引和查询。 LlamaIndex 提供了连接结构化和非结构化数据源、将文档转换为可搜索格式以及与语言模型集成以进行分析的工具。 例如，您可以使用 SimpleDirectoryReader 从文件夹加载 PDF、Word 文件或文本文档，然后将它们处理成结构化节点。 这些节点可以使用 VectorStoreIndex 进行索引以启用语义搜索，或者使用 SummaryIndex 进行摘要任务。 自动化来自于编写这些步骤的脚本并将其连接到文件系统更改或 API 调用等触发器。
接下来，重点关注解析和结构化数据。 LlamaIndex 提供了节点解析器，可以将文档拆分为可管理的块（例如，按页面、部分或令牌限制），并使用元数据丰富它们。 例如，SentenceSplitter 可以将技术手册分成段落，而 MetadataExtractor 可以使用文档标题或作者标记部分。 您还可以将 LlamaIndex 与外部工具结合使用 - 例如，使用 OCR 库来处理扫描的 PDF 或与电子邮件 API 集成以摄取附件。 解析后，数据存储在向量数据库（例如，Chroma、Pinecone）或传统数据库中，从而实现高效检索。 这种结构化方法确保文档已准备好进行自动查询或分析。
最后，通过将组件连接到管道中来自动化工作流程。 使用 Apache Airflow 或 cron 作业等任务调度程序以固定的时间间隔运行索引，或者当新文件到达云存储桶（例如，AWS S3）时触发处理。 对于查询自动化，使用 FastAPI 等框架构建 API 来处理自然语言问题（例如，“查找所有在第三季度到期的合同”）并从索引数据返回结果。 LlamaIndex 的 QueryEngine 可以使用过滤器、重新排序或后处理步骤（例如，从搜索结果生成摘要）进行自定义。 例如，每日脚本可以处理新的发票、对其进行索引，并通过 Slack 向用户发出有关逾期付款的警报。 通过编写这些步骤的脚本并与现有工具集成，您可以创建一个可扩展的、无需人工干预的文档管理系统。