要为批量文档更新实现 LlamaIndex，首先构建代码以高效处理多个文档。LlamaIndex 提供了诸如 SimpleDirectoryReader 等工具，可以从目录批量加载文档，其核心索引类（例如 VectorStoreIndex）支持批量操作。首先加载文档，将它们分割成节点（较小的文本块），然后使用 index.insert_nodes() 方法将它们批量添加到索引中。如果更新现有数据，首先使用其 ID 或元数据过滤器删除过时节点，然后插入更新后的节点。这可确保索引反映最新内容且没有重复。
例如，假设您有一个文件夹，其中包含每周更改的 markdown 文件。使用 SimpleDirectoryReader 加载所有文件，使用文本分割器生成节点，并使用 StorageContext（例如，使用本地向量数据库）初始化索引。要更新时，加载现有索引，查询与 document_id 等元数据字段匹配的节点，删除它们，然后插入新节点。这是一个简化的代码片段
from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, StorageContext
# Load documents and split into nodes
documents = SimpleDirectoryReader("docs/").load_data()
nodes = text_splitter.split(documents)
# Initialize or load existing index
storage_context = StorageContext.from_defaults(persist_dir="./storage")
index = VectorStoreIndex(nodes, storage_context=storage_context)
# Batch update: delete old nodes, insert new ones
old_node_ids = index.docstore.get_nodes_by_metadata({"document_id": "v1"})
index.delete_nodes(old_node_ids)
index.insert_nodes(new_nodes)
通过利用异步处理或并行化来优化大型数据集的批量更新。使用元数据（例如时间戳、版本号）来跟踪文档更改并避免完全重新索引。例如，在节点元数据中存储 last_modified 时间戳，并根据文件修改时间过滤需要更新的节点。如果性能至关重要，请考虑将批量数据分割成较小的块并按顺序处理，以避免内存过载。始终先用一部分数据进行测试，以验证您的更新逻辑和错误处理（例如，对失败的节点插入进行重试）。这种方法在管理动态文档集时平衡了效率和准确性。