扩展 LlamaIndex 以处理大型数据集需要结合高效的数据分区、优化的索引策略和分布式处理。目标是管理内存使用量、减少延迟并随着数据集的增长保持查询性能。以下是如何系统地解决这个问题。
首先，有效地对数据进行分区。 将数据集分解为更小的、可管理的块，这些块可以独立处理。例如，使用文档拆分技术（如滑动窗口或基于句子的分割）将文本划分为逻辑单元。将这些块存储在为高维数据优化的向量数据库中（例如，Pinecone、Milvus 或 FAISS），这可以实现快速的相似性搜索。 这减少了内存存储的负载，并允许您通过添加更多节点进行水平扩展。例如，如果您要索引 100 万个文档，将它们分成 100,000 个块，每个块包含 10 个句子，这样可以实现并行处理并加快检索速度。
接下来，优化索引和查询策略。 使用 LlamaIndex 的内置工具来平衡速度和准确性。例如，根据您的用例选择适当的索引类型（例如，用于分层数据的 TreeIndex，用于基于关键词查找的 KeywordTableIndex）。调整 chunk_size 和 embedding_batch_size 等参数，以最大限度地减少冗余计算。在查询期间启用元数据过滤，以便尽早在过程中缩小结果范围。如果您正在使用混合搜索（文本 + 向量），请离线预先计算嵌入并缓存经常访问的结果。例如，预先嵌入电子商务数据集中的产品描述可以减少查询期间的推理时间。
最后，利用分布式系统。 使用 Ray 或 Kubernetes 等框架在多台机器上部署 LlamaIndex，以并行处理索引和查询任务。例如，将块分布在工作节点上以并发构建索引。在查询外部 API 或数据库时，使用异步 I/O 进行非阻塞操作。批量处理也很关键：将相似的查询（例如，时间窗口中的用户请求）分组，以分摊开销。Redis 或 RabbitMQ 等工具可以帮助管理作业队列。例如，具有 10 个工作节点的分布式设置可以通过平均分配工作负载，在几个小时而不是几天内索引 10 TB 的数据。
通过专注于数据分区、索引优化和分布式处理，您可以有效地扩展 LlamaIndex，同时保持性能。 首先进行小规模实验（例如，数据集的 10%）以对策略进行基准测试，然后再将其推广到整个数据集。