LlamaIndex 通过结合高效的索引、向量搜索以及与大型语言模型 (LLM) 的集成来实现实时文档检索。 添加文档时，会将它们拆分为较小的块（例如，段落或章节），并使用嵌入模型（如 OpenAI 的 text-embedding-ada-002）将其转换为数值向量。 这些向量捕获语义意义，从而使系统可以将用户查询与文档内容进行比较。 在检索期间，查询也嵌入到向量中，并且最近邻搜索会识别最相关的文档块。 使用向量数据库（如 FAISS 或 Pinecone）优化此过程以提高速度，即使对于大型数据集，向量数据库也能处理快速相似性比较。
为了保持实时性能，LlamaIndex 依赖于两个关键优化。 首先，它使用近似最近邻 (ANN) 算法，该算法以少量准确性来换取显着更快的搜索时间。 例如，FAISS 中的 HNSW（分层可导航小世界）图实现了亚线性搜索复杂度，这意味着检索时间的增长速度慢于数据集大小。 其次，分片或分区等索引策略将数据拆分到多个节点或段中，从而减少了每次搜索的范围。 例如，一个包含 1000 万个文档的数据集可以分成 100 个分片，从而允许跨较小子的集进行并行搜索。 这些技术可确保即使在数据扩展时，延迟仍保持在较低水平（通常低于 100 毫秒）。
最后，LlamaIndex 与 GPT-4 等 LLM 集成以优化结果。 检索到顶部文档块后，系统可以使用 LLM 的上下文理解来综合答案。 例如，像“法国的首都是什么？”这样的查询将首先从索引的来源中提取相关的段落，然后使用 LLM 生成一个简洁的答案，例如“巴黎”。 为了处理实时更新，某些实现支持增量索引 - 添加新文档而不重建整个索引。 开发人员还可以在非高峰时段缓存经常访问的嵌入或预先计算查询结果。 向量搜索、优化算法和 LLM 集成的这种组合使 LlamaIndex 能够在生产环境中平衡速度、准确性和可扩展性。