本文主要介绍了Dify中高质量索引模式时，如何通过线程池执行器来处理chunk的过程。源码位置：dify\api\core\indexing_runner.py\IndexingRunner._load。核心思想：假设一个数据集中有一个文档，该文档可以拆分为12个段（segment）。如果chunk_size=10，那么分为2批提交给线程池执行器进行处理。
一.线程池处理chunk
1.方法处理过程
这段代码的目的是通过多线程并发处理文档集合中的每个块，提高处理效率。它创建了一个包含最多10个线程的线程池，并将文档集合按块拆分后提交给线程池执行器处理。最终，它收集所有任务的结果并累加到 tokens 变量中。这种方式可以显著加快大规模文档集合的处理速度。
if dataset.indexing_technique == 'high_quality':
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor: # 线程池执行器
futures = []
for i in range(0, len(documents), chunk_size): # 遍历文档
chunk_documents = documents[i:i + chunk_size] # 块文档
futures.append(executor.submit(self._process_chunk, current_app._get_current_object(), index_processor,
chunk_documents, dataset,
dataset_document, embedding_model_instance,
embedding_model_type_instance)) # 提交任务
for future in futures: # 遍历futures
tokens += future.result() # 令牌
2.判断条件
这段代码是用来并行处理文档集合的一部分。它使用了Python的 concurrent.futures 模块来创建一个线程池执行器，以便在多个线程中并发执行任务。下面是详细解释每一行代码的作用：
if dataset.indexing_technique == 'high_quality':
检查数据集的索引技术是否为 “high_quality”。只有在这种情况下，下面的并行处理代码才会被执行。
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
