使用 LlamaIndex 处理分布式索引涉及将数据和计算分散到多台机器上，以突破单节点限制。首先将数据集划分成更小的块（分片），这些块可以独立处理。例如，您可以按 ID 范围、内容类别或文件大小来分割文档。每个分片分配给一个独立的节点，由 LlamaIndex 在该节点上构建本地索引（例如，向量库或关键词索引）。像 Apache Spark 或 Ray 这样的工具可以自动化分片分发，而 LlamaIndex 的 API 则处理每个节点上的实际索引逻辑。这种方法确保了并行性，缩短了处理大型数据集的索引时间。
接下来，协调分布式节点以保持一致并避免重复。使用一个中心服务（例如 Redis 或分布式任务队列如 Celery）来跟踪哪些分片已被处理，并管理失败任务的重试。例如，如果一个节点正在索引分片 A，协调器会将其标记为已完成，以防止重复工作。LlamaIndex 对混合存储（例如将索引保存到云存储如 S3）的原生支持简化了节点间结果的共享。如果您的数据在分片之间存在重叠（例如，相关文档被分割到不同节点上），在索引或查询时实施去重步骤，以确保结果的准确性。
最后，设计一个查询层，聚合所有分布式索引的结果。当一个查询到来时，将其广播到每个节点，收集它们的本地结果，然后使用基于评分的算法（例如互惠排名融合）合并结果。例如，一个服务可以使用 gRPC 或 HTTP 将查询发送到节点，然后将每个节点的前 10 个结果组合成一个统一的列表。为了提高容错能力，将关键分片复制到多个节点上，并使用检查点来恢复中断的索引任务。Kubernetes 或 Docker Swarm 等工具可以自动化节点管理，而 LlamaIndex 插件（例如用于 Elasticsearch 的插件）则简化了与现有分布式系统的集成。这种设置在可伸缩性、速度和可靠性之间取得了平衡，适用于大规模应用。