为了扩展 LlamaIndex 以处理数百万文档，你需要重点关注分布式架构、高效的数据管理和优化的查询处理。LlamaIndex 设计用于处理大型数据集，但扩展到数百万文档需要仔细规划。关键步骤包括数据分片、优化存储和检索，以及利用并行处理。例如，将文档分割成更小的块并将它们分发到多个节点或数据库上可以防止瓶颈。Elasticsearch、Milvus 或云原生向量数据库（如 Pinecone）等工具可以帮助高效地管理大规模嵌入和元数据。
一个关键方面是优化索引过程。不要一次性处理所有文档，而应使用增量索引以小批量添加文档。这减少了内存使用并支持并行处理。例如，你可以将文档分割成每批 10,000 个，并使用分布式任务队列（如 Celery 或 Apache Kafka）进行处理。此外，使用轻量级嵌入（例如，像 SentenceTransformers 的 all-MiniLM-L6-v2 这样的低维度模型）可以减少存储需求并加快相似性搜索。向量数据库中的分层可导航小世界 (HNSW) 图或近似最近邻 (ANN) 算法可以进一步加快大型数据集的检索时间。
基础设施和缓存也至关重要。在像 Kubernetes 这样可横向扩展的平台上部署 LlamaIndex，以处理增加的负载。使用负载均衡器将查询分发到多个实例，并为频繁访问的文档或查询结果实现缓存机制（如 Redis）。例如，缓存前 1,000 个最常见的查询以减少冗余处理。Prometheus 或 Grafana 等监控工具可以帮助跟踪性能并识别瓶颈。最后，考虑混合方法：将基于关键字的过滤（使用传统数据库）与语义搜索相结合，在应用向量相似性之前缩小结果范围，从而减少计算开销。这种分层策略确保了可扩展性，同时保持了响应性。