LlamaIndex 通过高效的数据分块、增量处理和优化的数据结构等策略，在索引过程中优化内存使用。通过将大型数据集分解成可管理的块并顺序处理它们，它避免了一次性将整个数据集加载到内存。例如，在索引文档集合时，LlamaIndex 可能会将每个文档分割成更小的文本块或段落。这种方法减少了内存占用，因为只有当前正在处理的块保留在活动内存中，而不是整个文档。增量索引通过允许开发者批量添加数据、迭代更新索引而不是每次都从头重建，进一步最小化了内存负担。
另一个关键优化是使用内存高效的数据结构。LlamaIndex 采用专门结构，如分层索引或文本嵌入的压缩表示。例如，它可能不存储索引中每个节点的原始文本，而是使用占用更少空间的数值嵌入（向量表示）。这些结构旨在平衡检索速度和内存使用。此外，元数据（如文档 ID 或时间戳）以紧凑格式存储，避免冗余副本。例如，文档的元数据可能只存储一次，并被多个索引节点引用，而不是为每个相关条目重复。
最后，LlamaIndex 通过利用基于磁盘的缓存和选择性加载来减少内存开销。在索引过程中，中间数据（如预计算的嵌入）可以临时存储在磁盘而不是 RAM 中，从而释放内存用于活动处理。查询时，只有索引的相关部分被加载到内存。例如，如果查询针对特定主题，LlamaIndex 可能只从磁盘加载与该主题相关的节点子集。内存映射或延迟加载等技术确保数据按需获取，避免不必要的预加载。这些优化使 LlamaIndex 即使在 RAM 有限的系统上也能处理大型数据集，使其适用于企业搜索或日志分析等实际应用。