LlamaIndex 通过充当数据框架，为大型语言模型 (LLM) 组织和检索信息，从而与机器学习模型集成。它将文档、数据库或 API 等非结构化或半结构化数据源组织成可搜索的索引，从而简化了与 LLM 的连接。这些索引能够高效地检索上下文相关的信息，然后将这些信息馈送给机器学习模型以改进其响应。例如，问答系统可以使用 LlamaIndex 从文档语料库中提取特定段落，然后将其传递给 GPT-4 等 LLM 来生成答案。这种方法通过将输入限制在最相关的数据，从而减轻了 LLM 的计算负担。
这种集成通过可定制的数据管道工作。LlamaIndex 支持各种索引类型（例如，向量存储、基于树的层次结构），开发人员可以根据其用例进行定制。例如，向量索引使用 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 等模型将文本转换为嵌入（embeddings），从而实现语义搜索。当接收到查询时，LlamaIndex 会检索最匹配的数据片段，并将其作为上下文注入到 LLM 的提示中。开发人员可以调整块大小（例如，将文档分割成 512 个 token 的段）或检索阈值等参数，以平衡速度和准确性。此外，LlamaIndex 可以在索引之前使用轻量级机器学习模型对数据进行预处理，例如提取元数据或总结文本，确保 LLM 接收到经过优化的输入。
这种集成对于需要最新或特定领域知识的应用特别有用。例如，客户支持聊天机器人可以使用 LlamaIndex 索引内部文档，以便 LLM 在回答查询时参考最新的产品指南。开发人员还可以将 LlamaIndex 与传统的机器学习工作流程相结合，例如使用分类器将用户请求路由到专门的索引。LangChain 或 Haystack 等工具通常与 LlamaIndex 配合使用，以协调多步骤过程，例如在最终 LLM 处理之前使用交叉编码器模型对检索到的结果进行重新排序。通过将数据管理与模型推理解耦，LlamaIndex 实现了可伸缩、可维护的系统，其中机器学习模型专注于处理而非数据整理。