LlamaIndex 通过将大型文档和数据集分解为可管理的部分、使用嵌入进行语义理解，并将数据组织到专门的索引结构中来处理它们。 它首先通过使用可配置的解析器将文档拆分为更小的块或“节点”来处理文档。 每个节点代表一段文本，例如段落或页面，这允许系统处理离散单元而不是整个文件。 然后，这些节点被转换为向量嵌入——捕获语义含义的数值表示。 通过将这些嵌入存储在向量数据库中，LlamaIndex 能够实现高效的相似性搜索，即使是在海量数据集中也是如此。
例如，一本 500 页的 PDF 手册可以使用句子窗口解析器拆分为 1,000 个节点。 每个节点都使用像 OpenAI 的 text-embedding-3-small 这样的模型进行嵌入，并将向量存储在 FAISS 索引中。 当用户查询“网络错误故障排除”时，LlamaIndex 会搜索嵌入以查找具有相似语义上下文的节点。 这种方法避免了扫描整个文档，从而降低了计算开销。 开发人员可以自定义块大小和重叠参数，以平衡上下文保留和性能，从而确保针对特定用例（如法律文件分析或技术支持知识库）获得最佳结果。
LlamaIndex 支持针对不同场景量身定制的多种索引类型。 *向量索引* 通过存储嵌入并启用最近邻查询来优化语义搜索。 *树索引* 创建分层结构，将较低级别的节点汇总到较高级别的摘要中，以实现快速自上而下的遍历——这对于总结研究论文很有用。 *关键词索引* 将术语映射到相关的节点以进行传统的关键词搜索。 这些索引可以组合使用；例如，混合方法可以使用向量索引进行语义查询，使用关键词索引进行精确术语匹配。 开发人员根据他们的数据和查询模式选择索引。 例如，医疗数据集可能会优先使用向量索引进行基于症状的搜索，而代码库可以使用关键词索引进行函数名查找。
为了高效地扩展，LlamaIndex 与外部存储系统集成并支持增量更新。 像 Pinecone 或 Chroma 这样的向量数据库处理嵌入存储，从而实现分布式处理和横向扩展。 StorageContext API 抽象了持久性，使索引可以保存到磁盘或云存储。 对于动态数据集（如不断更新的产品目录），LlamaIndex 可以更新特定节点，而无需重建整个索引。 初始索引期间的并行处理（例如，使用多处理嵌入节点）可以加速大型作业。 开发人员还可以微调嵌入模型或缓存频繁查询，以优化高吞吐量应用程序的延迟和成本。