LlamaIndex 通过将文本数据转换为数字表示（向量）并使用相似度指标来查找相关信息，从而处理基于向量的搜索。当您查询数据集时，LlamaIndex 使用嵌入模型将您的查询和存储的数据都转换为向量。这些嵌入捕捉了语义含义，使系统能够比较查询与索引内容的匹配程度。例如，如果您搜索“机器学习应用”，LlamaIndex 会根据余弦相似度或欧几里得距离等指标，检索与查询向量最接近的文本块。这种方法适用于不需要精确关键词匹配的语义搜索。
该过程涉及三个关键步骤：索引、查询和后处理。在索引期间，LlamaIndex 将您的文档分割成更小的块（例如句子或段落），并使用预训练模型（如 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 或开源替代方案）为每个块生成向量。这些向量存储在向量数据库中，例如 FAISS、Pinecone 或 Chroma。进行查询时，同一个嵌入模型会将查询文本转换为向量，数据库会检索最接近的匹配项。例如，关于“神经网络架构”的查询可能会返回提到“CNN”或“transformer”的结果，即使查询中没有这些确切的术语。后处理步骤（如重新排序或过滤）可以根据元数据或自定义规则进一步优化结果。
开发者可以自定义此工作流程的多个方面。例如，您可以选择特定领域（如用于医学文本的 BioBERT）的嵌入模型，以提高专业背景下的相关性。LlamaIndex 还支持混合方法，将基于关键词的过滤与向量搜索结合，以提高准确性。性能优化包括调整块大小以平衡上下文保留和搜索速度，或在 FAISS 等数据库中使用近似最近邻（ANN）算法以加快处理大型数据集的搜索速度。这些选项使得 LlamaIndex 能够适应各种用例，从需要快速回答的聊天机器人到需要深度上下文匹配的研究工具。