将 LlamaIndex 与数据湖或大数据平台集成，需要将其索引和查询能力连接到存储在分布式系统中的结构化或非结构化数据。这个过程通常从数据提取和预处理开始。例如，如果您的数据存储在 Amazon S3 或 Azure Data Lake 等数据湖中，您可以使用 Apache Spark 或 AWS Glue 等工具读取文件（Parquet, JSON, CSV），并将其转换为 LlamaIndex 可以处理的文本或结构化格式。您可以使用 Spark 作业将大型数据集分块为更小的文档，然后将它们传递给 LlamaIndex 的数据连接器。对于 Hadoop 等平台，您可以使用 PyArrow 或 Pandas 将数据加载到内存中，然后再将其馈送给 LlamaIndex 的 SimpleDirectoryReader 或自定义数据加载器。
接下来，您需要为 LlamaIndex 的索引管道构建数据结构。这包括从原始数据创建 Document 对象，并为检索定义节点（逻辑块）。例如，如果您正在处理数据湖中的半结构化日志，您可以使用 Spark SQL 过滤相关列，然后应用 LlamaIndex 的 SentenceSplitter 将文本分割成可管理的节点。为了实现可扩展性，考虑使用 Dask 或 Ray 等分布式处理框架来并行化嵌入生成。FAISS 或 Milvus 等工具可以分布式存储向量索引，使 LlamaIndex 能够跨大型数据集高效地查询嵌入。如果您的平台使用 Delta Lake，您可以使用其时间旅行功能安排增量索引更新，以便仅处理新的数据分区。
最后，将索引数据集成到应用程序中。使用 LlamaIndex 的查询引擎连接到 Presto 或 Amazon Athena 等大数据查询服务，将 LLM 生成的查询与 SQL 结合进行混合分析。例如，用户可能会问：“上个月的销售额最高的地区是哪些？”，LlamaIndex 可以将其翻译成针对数据湖表的 SQL 查询，然后使用 LLM 总结结果。为了处理安全性，确保对底层数据应用基于角色的访问控制（例如 AWS IAM），并使用 LlamaIndex 的元数据过滤器将查询限制在允许的分区。对于 Kafka 等平台中的流式数据，可以将 LlamaIndex 与 Apache Flink 结合使用以实时更新索引，从而实现低延迟检索。