LlamaIndex 支持各种索引，包括列表索引、向量索引、树索引和关键字索引。Jerry 在网络研讨会中以向量索引为例，展示了 LlamaIndex 索引的工作原理。向量索引是一种常见的检索和数据整合模式，它能将向量存储库与语言模型进行配对。LlamaIndex 向量索引先接收一组源文档数据，将文档切分成文本片段，并将这些片段存入内置的向量存储库里，每个片段都有相应的向量与之对应。当用户进行查询时，查询问题先转化为向量，然后在向量存储系统中检索 top-k 最相似的向量数据。后续，这些检索出来的相似向量数据将在相应合成模块中用于生成结果。
LlamaIndex 向量索引的工作原理可以概括为以下几步：
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将源文档数据切分成文本片段，并将这些片段存入向量存储库中，每个片段都有相应的向量与之对应。
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当用户进行查询时，查询问题会被转化为向量，并在向量存储库中进行检索，找出最相似的向量数据。
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检索出来的相似向量数据将在相应合成模块中用于生成查询结果。
其中，向量的计算方式非常重要，LlamaIndex 向量索引使用了先进的向量计算技术，可以精确反映文本之间的相似度，从而实现更加精确的检索结果。而且，通过使用分布式存储和计算技术，LlamaIndex 向量索引可以支持高并发、高效率的查询和检索操作。
总的来说，LlamaIndex 向量索引的工作原理是基于向量计算和分布式存储技术的，它可以帮助用户高效地进行检索和数据整合，从而提高工作效率和数据质量。