要将 LlamaIndex 与实时数据流集成，你需要建立一个管道，处理传入的数据并以增量方式更新索引。 首先，连接到你的数据源——比如消息队列（例如 Apache Kafka）、WebSocket 或数据库 CDC（变更数据捕获）馈送——并配置一个监听器来捕获新数据。 LlamaIndex 可以处理结构化或非结构化数据，因此你需要首先将传入的数据流解析为文本或结构化节点。 例如，如果你正在处理来自 IoT 设备的传感器数据，你可能会将 JSON 有效负载转换为包含时间戳等元数据的文档对象，然后再进行索引。
接下来，使用 LlamaIndex 的数据摄取工具来动态更新索引。 不要重建整个索引，因为这对于实时使用来说效率低下，而是利用 insert 或 refresh 等方法来添加或更新节点。 例如，如果你正在流式传输社交媒体帖子，则可以为每个新帖子创建一个 Document 对象，并将其插入到现有的 VectorStoreIndex 中。 为了优化性能，可以批量处理小更新或使用异步处理来避免阻塞主线程。 像 LlamaIndex 的 SimpleDirectoryReader 这样的工具可以被调整为从内存缓冲区而不是静态文件中读取数据，从而实现与流式数据的无缝集成。
最后，确保一致性并处理故障。 实时系统经常面临诸如重复数据或网络中断等问题。 通过在插入之前检查现有文档 ID 来实现重复数据删除，并使用检查点来跟踪已处理的事件。 例如，如果使用 Kafka，则将偏移量与索引一起存储，以便在重新启动后从上次处理的消息继续。 测试至关重要：模拟高吞吐量场景以验证延迟和可扩展性。 像 Python 的 asyncio 这样的工具或像 FastAPI 这样的框架可以帮助构建强大的管道。 通过将流处理最佳实践与 LlamaIndex 的灵活 API 相结合，你可以为实时应用程序（如实时分析或聊天机器人）维护一个可搜索的、最新的索引。