在生产环境中使用 LlamaIndex 的最佳实践
为了在生产环境中有效地使用 LlamaIndex，请关注高效的数据索引、查询优化和维护系统可靠性。首先，构建数据摄取管道，以处理各种格式（PDF、数据库、API），并随着数据集的增长而扩展。 使用 LlamaIndex 内置的数据连接器来简化从 Snowflake、Google Docs 或本地文件等来源导入数据。 例如，通过将文档拆分为较小的块（节点）来预处理文本，以平衡检索准确性和计算成本。 根据上下文需求配置节点大小 - 较小的块（例如，256 个 token）适用于精确的答案，而较大的块（例如，512 个 token）可以捕获更广泛的上下文。 始终在开发过程中测试不同的分块策略，以找到适合您用例的最佳平衡点。
接下来，通过选择适当的索引策略来优化查询性能。 LlamaIndex 提供多种索引类型（例如，向量、基于关键字或混合）。 对于语义搜索，GPTSimpleVectorIndex 等向量索引效果良好，但需要嵌入模型（例如，OpenAI 的 text-embedding-ada-002）才能将文本转换为向量。 如果您的数据包含结构化元数据（例如，日期或类别），请将向量索引与基于 SQL 的索引相结合，以有效地过滤结果。 例如，客户支持机器人可以使用混合索引首先按日期 (SQL) 过滤工单，然后按语义相关性（向量）对结果进行排序。 将经常访问的索引缓存在内存或分布式存储（例如，Redis）中，以减少延迟并避免重新计算嵌入。
最后，通过监视和更新索引来确保可靠性。 实施日志记录以跟踪查询性能指标，如延迟、错误率和缓存命中率。 安排定期索引刷新以合并新数据 - 例如，新闻聚合应用程序的每晚重建。 使用 LlamaIndex 的异步 API 来处理高并发，而不会阻止用户请求。 测试故障场景，例如部分索引损坏，并设计回退机制，例如冗余索引或默认响应。 为了安全起见，通过在摄取期间屏蔽个人身份信息 (PII) 并实施基于角色的访问控制来限制对敏感数据的访问。 定期审核您的管道，使其符合 GDPR 等数据隐私法规。 通过优先考虑这些实践，您将构建一个强大、可扩展的系统，从而有效地利用 LlamaIndex。