LlamaIndex 通过将大量非结构化文本数据结构化为可搜索格式，并为语言模型应用程序实现高效检索来处理这些数据。 该工具侧重于三个主要步骤：数据摄取和索引、上下文感知检索以及与语言模型的集成。 它将原始文本转换为可管理的块，创建向量表示以进行快速查找，并将这些结构连接起来以通过 LLM 生成相关响应。
首先，LlamaIndex 通过将非结构化文本拆分为称为“节点”的较小单元来处理它们。 这些节点可以表示句子、段落或文档部分，具体取决于用例。 每个节点都使用 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 或开源替代方案等模型转换为数值向量（嵌入）。 这些嵌入捕获语义含义，使 LlamaIndex 能够构建索引，映射文本块之间的关系。 例如，使用 10,000 页手册的开发人员可能会使用 LlamaIndex 将文本拆分为基于主题的节点，对其进行索引，并启用诸如“如何排除错误 X？”之类的查询，而无需手动组织内容。
接下来，在检索期间，LlamaIndex 使用索引数据来查找查询的最相关节点。 它通过将用户问题的嵌入与索引向量进行比较来执行相似性搜索，从而识别在语义上与查询匹配的文本段。 例如，在客户支持应用程序中，关于“密码重置”的查询将检索包含帐户恢复步骤的节点，即使确切的短语不存在。 开发人员可以使用诸如关键字过滤或元数据标记（例如，优先处理来自“FAQ”部分的节点）之类的技术来优化检索。 此步骤确保语言模型接收到精确的上下文而不是整个文档，从而提高响应准确性并降低计算成本。
最后，LlamaIndex 弥合了检索到的数据和语言模型之间的差距。 它将相关节点格式化为 LLM 用来生成答案的提示。 开发人员可以自定义此过程——例如，将检索到的节点与诸如“用西班牙语回答”或“引用来源”之类的预定义指令组合在一起。 该工具还支持批量处理以实现可扩展性，从而使处理诸如法律合同或研究论文之类的数据集成为可能。 通过提取数据预处理和检索的复杂性，LlamaIndex 使开发人员可以将精力集中于优化其特定用例的输入和输出，并通过诸如块大小或嵌入模型选择之类的参数来平衡速度、成本和准确性。