LlamaIndex 通过专注于高效索引、检索以及与现有数据管道集成来处理大规模文档处理。其核心是将非结构化数据结构化为针对语言模型查询优化的可搜索索引。该系统将文档分解为更小的块（或“节点”）并生成嵌入——文本的数值表示——以实现语义搜索。例如，一个 10,000 页的手册可以被分解成段落，每个段落都与嵌入存储在一起。当用户查询系统时，LlamaIndex 使用这些嵌入快速检索最相关的块，与重复处理整个文档相比，这大大减少了计算负载。这种方法确保了可伸缩性，同时保持上下文以获得准确的响应。
该工具与外部存储系统和向量数据库集成，以高效管理大型数据集。开发者可以将 LlamaIndex 连接到 PostgreSQL 等数据库、AWS S3 等云存储服务或 Pinecone 等专业向量数据库。这允许分布式存储和并行处理。例如，团队可以通过将原始文本存储在云存储中，并将嵌入存储在专用的向量数据库中，来索引数 TB 的研究论文，从而实现快速相似性搜索。LlamaIndex 还支持增量更新——新文档可以添加到现有索引中而无需完全重新索引。这对于新闻聚合系统等应用程序至关重要，其中每日更新需要最小的处理开销。
开发者可以通过可配置的参数来控制性能权衡。块大小、嵌入模型和检索策略可以针对特定用例进行调整。例如，使用更小的块（例如 256 个 token）可以提高基于事实的查询的准确性，但可能需要额外的逻辑来处理更广泛的上下文。LlamaIndex 提供混合搜索选项，将基于关键词的过滤与语义搜索相结合，这对于需要精确术语匹配的法律文件等领域特定数据集非常有用。该系统还通过缓存频繁访问的数据并允许选择性地重新处理修改后的文档来优化成本。这些功能使得构建可扩展的解决方案成为可能，例如查询大型知识库而不会产生过度延迟或计算成本的客户支持聊天机器人。