LlamaIndex 通过充当非结构化用户问题与结构化数据源之间的桥梁来处理自然语言查询。它将自然语言输入转换为可以查询数据库、向量存储或其他数据仓库的格式，然后将结果合成为连贯的响应。这个过程通常包括三个阶段：解析查询、检索相关数据和生成响应。例如，如果用户问：“Product X 第三季度的销售数据是多少？”，LlamaIndex 会识别“Q3”和“Product X”等关键实体，确定所需的数据 schema（例如，销售数据库），并构建一个查询来获取特定信息。
在内部，LlamaIndex 使用语言模型分析查询意图，并将其映射到结构化数据索引。它利用嵌入（文本的数值表示）将查询与索引数据块进行比较。例如，在搜索文档时，它可能会使用余弦相似度来查找在语义上与问题相似的文本段落。开发人员可以使用不同的策略配置索引，例如针对大型数据集的分层分区或使用元数据过滤来缩小结果范围。一种常见的实现可能涉及将文档块存储在 Pinecone 等向量数据库中，然后使用 LlamaIndex 的查询引擎自动处理检索和合成步骤。
该框架还支持针对特定用例进行定制。开发人员可以定义节点后处理器，以按日期或置信度分数过滤结果，实现混合搜索（结合关键字搜索和语义搜索），或添加特定领域的查询重写规则。例如，在医疗应用中，您可以创建一个自定义提示词，以确保响应引用索引数据中的同行评审来源。LlamaIndex 不直接生成答案，而是通过管道协调检索并将上下文注入大型语言模型 (LLM)。这种分离使得团队无需重新训练模型即可更新其数据源，使其适用于内部文档搜索或由自然语言驱动的实时分析仪表板等场景。