LlamaIndex 通过结构化数据组织、高级检索技术和迭代优化相结合的方式来确保搜索结果的质量。 它的核心是使用索引策略来预处理和结构化数据，使其与语言模型处理信息的方式保持一致。 通过创建高效的数据表示形式，例如向量嵌入或分层摘要，LlamaIndex 减少了噪音，并确保在检索过程中优先考虑最相关的信息。 例如，在索引文档时，它可能会将文本分割成更小的语义块，并将它们嵌入到向量中，从而使基于相似性的搜索能够更准确地匹配用户查询。
该框架还采用检索后处理来优化结果。 从索引中获取初始候选结果后，LlamaIndex 可以使用上下文感知评分机制对它们进行重新排序。 例如，检索器可以首先使用向量相似度搜索来查找 20 个潜在匹配项，然后应用交叉编码器模型，根据更深层的语义分析对这些结果进行重新排序。 此外，查询扩展等技术（即用同义词或相关术语扩充原始查询）有助于缓解词汇不匹配问题。 开发人员可以自定义这些步骤；例如，将基于关键词的过滤与神经检索相结合，以处理精确术语和概念匹配。
最后，LlamaIndex 支持评估和迭代以保持质量。 开发人员可以使用诸如命中率（前 N 个结果中相关结果的百分比）或平均倒数排名（相关结果出现的位置有多高）之类的指标来测试检索准确性。 诸如“响应评估”模块之类的工具允许用户验证检索到的上下文是否真正回答了查询。 例如，如果用户搜索“Python 中的错误处理”，系统可以检查返回的代码片段是否包含 try/except 块。 通过分析失败情况，开发人员可以调整诸如块大小、嵌入模型或混合搜索权重之类的参数，从而创建一个反馈循环，不断提高结果的相关性。