将 LlamaIndex 集成到现有数据管道中涉及三个关键步骤：准备数据以进行索引，配置 LlamaIndex 以构建和管理索引，以及将其连接到管道的工作流程。 LlamaIndex 充当中间件层，将非结构化或半结构化数据（如文档、API 或数据库）组织成可搜索的索引，这些索引针对基于 LLM 的查询进行了优化。 首先，确保您的数据可以以 LlamaIndex 支持的格式访问——常见的来源包括 CSV 文件、SQL 数据库或云存储（如 S3）。 然后，您将使用 LlamaIndex 的数据连接器（称为“加载器”）来提取这些数据，应用转换（例如，分块文本），并创建基于向量或关键字的索引。
首先，专注于数据准备和提取。 LlamaIndex 提供了适用于 PDF、Notion 或 Slack 等格式的内置连接器，但如果您的数据位于专有系统中，您可能需要编写自定义加载器。 例如，如果您的管道处理存储在 PostgreSQL 数据库中的客户支持单，您可以使用 LlamaIndex 的 SimpleDirectoryReader 来加载导出的 JSON 文件，或者编写一个 Python 脚本来直接查询数据库。 加载后，数据将被分成易于管理的数据块（例如，512 个令牌的片段）并通过可选的预处理步骤（例如，生成嵌入）。 这可以确保数据结构化，以便以后高效检索。 一个典型的脚本可能如下所示
from llama_index import SimpleDirectoryReader, VectorStoreIndex
documents = SimpleDirectoryReader("./data").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
接下来，将索引集成到管道的工作流程中。 如果您的管道使用批处理（例如，每日 ETL 作业），请在数据更新后触发 LlamaIndex 的索引步骤。 对于实时系统，请使用事件驱动的触发器——例如，当新数据到达 S3 存储桶时，调用 Lambda 函数来更新索引。 LlamaIndex 的 StorageContext 允许增量更新，因此您可以追加新数据，而无需重建整个索引。 您还需要决定将索引存储在哪里：对于小型数据集，可以本地存储；对于更大的部署，可以存储在可扩展的向量数据库（如 Pinecone）中。 确保您的管道通过添加重试或日志记录来处理错误，例如索引更新失败。
最后，将查询连接到您的应用程序。 索引完成后，LlamaIndex 的 QueryEngine 允许用户或下游系统使用自然语言检索数据。 例如，如果您的管道为面向客户的聊天机器人提供数据，则机器人可以使用索引通过查询索引的支持文档来回答诸如“退货政策是什么？”之类的问题。 为了优化性能，可以缓存经常访问的结果或微调用于查询的 LLM。 监控延迟和准确性指标以识别瓶颈，例如向量搜索速度慢或数据分块不佳。 通过将 LlamaIndex 视为一个模块化组件（从您的管道提取数据、对其进行索引并公开查询 API），您可以使用 LLM 驱动的搜索来增强现有系统，而无需彻底改造您的基础设施。