将 LlamaIndex 与 AWS 或 GCP 等云服务集成，需要将存储在云中的数据连接到 LlamaIndex 的索引和查询功能。首先，设置对您的云存储（例如 AWS S3 或 GCP Cloud Storage）的访问，以便将数据加载到 LlamaIndex 中。例如，使用 AWS SDK，如 boto3，或 GCP 的客户端库，以编程方式检索文档或结构化数据。LlamaIndex 内置的连接器，如 SimpleDirectoryReader，可以通过编写一个自定义加载器，通过云 API 获取文件，从而扩展以读取云存储。确保适当的身份验证，例如 AWS 的 IAM 角色或 GCP 的服务账户密钥，以便安全访问资源。
接下来，利用基于云的机器学习服务来增强 LlamaIndex 的功能。例如，使用 AWS Bedrock 或 GCP 的 Vertex AI 为您的数据生成嵌入，而不是在本地运行模型。LlamaIndex 的 ServiceContext 允许您将默认的嵌入模型替换为基于云的 API。对于向量存储，考虑使用托管服务，如 AWS OpenSearch 或 GCP 的 Vertex AI Vector Search。通过使用适当的客户端设置 storage_context 参数，将 LlamaIndex 配置为使用这些服务。与自托管解决方案相比，这种方法对于大型数据集的可扩展性更好，并降低了基础设施开销。
最后，使用无服务器或容器化的云服务部署您的 LlamaIndex 应用。例如，将您的代码打包成 AWS Lambda 函数或 GCP Cloud Function，以处理由 API Gateway 或 HTTP 端点触发的查询请求。对于复杂的工作流，使用 AWS Step Functions 或 GCP Cloud Composer 等编排工具。使用云原生日志（CloudWatch 或 Cloud Logging）监控性能，并通过调整资源分配来优化成本。通过集成这些组件，您可以创建一个可扩展、安全且结合了 LlamaIndex 数据索引与云基础设施灵活性的管道。