LlamaIndex 通过在多个计算资源上分配工作负载并优化数据分区，来支持大规模索引的并行处理。它通过异步操作、分布式计算框架和高效的数据分块来实现这一点。通过将索引任务分解为更小、更易于管理的单元，LlamaIndex 能够跨 CPU 核心或联网机器同时处理，从而显著减少处理大型数据集所需的时间。
一个关键方法是将数据拆分成更小的块（或“节点”），这些块可以独立处理。例如，LlamaIndex 使用 NodeParser 将文档分割成文本片段，然后并行索引这些片段。这允许多个工作进程同时处理数据集的不同部分。开发人员可以配置块大小和重叠以平衡性能和上下文保留。像 Ray 或 Dask 这样的分布式框架可以通过将任务分散到集群上来进一步扩展这一点。例如，使用 Ray 的 Actor 模型，LlamaIndex 可以在不同的机器上生成工作进程，每个进程处理节点的子集。这种设置对于索引存储在云环境中的 TB 级数据尤其有用。
此外，LlamaIndex 利用异步 I/O 操作来避免在数据摄取期间阻塞任务。例如，它的 async 摄取管道允许同时从多个来源（例如，API、数据库）获取和处理文档。ServiceContext 组件管理语言模型和嵌入工具等资源，从而实现嵌入或转换的并行计算。开发人员还可以通过调整工作进程数量或批处理大小等参数来微调并行性。索引完成后，系统将结果合并到统一的结构中，从而确保高效的查询。这种分块、分布式计算和异步操作的结合使得 LlamaIndex 能够适应单机多核设置和大型分布式系统。