是的，LlamaIndex 可以用于多模态任务，尽管其主要设计侧重于基于文本的数据结构化和检索。LlamaIndex 是一个灵活的框架，允许开发人员通过与其他库或模型结合来集成多种数据类型，包括图像、音频和文本。虽然它本身不处理非文本数据，但它的架构支持自定义扩展以及与专用模型（例如，用于图像的 CLIP 或用于音频的 Whisper）的集成，从而实现多模态工作流程。例如，您可以将视觉模型生成的图像嵌入与文本数据一起索引，然后使用 LlamaIndex 通过统一的界面查询两种模态。
为了实现多模态任务，开发人员可以利用 LlamaIndex 处理自定义数据加载器和嵌入的能力。假设您想要构建一个基于文本查询检索图像的系统。您可以使用像 CLIP 这样的预训练模型来生成图像和文本的嵌入，将这些嵌入存储在 LlamaIndex 中，然后使用相似度搜索查询它们。LlamaIndex 的 VectorStoreIndex 可以管理嵌入，其查询引擎可以通过比较文本查询嵌入与图像嵌入来返回相关图像。类似地，对于音频到文本的检索，您可以使用 Whisper 转录音频文件，将文本与元数据一起索引，并使用 LlamaIndex 搜索转录以及相关上下文（例如，时间戳、说话人标签）。
然而，多模态用例需要仔细设计。LlamaIndex 充当协调层，而不是非文本数据的独立解决方案。开发人员必须处理预处理（例如，从图像/音频中提取嵌入或元数据），并确保数据类型之间的兼容性。例如，组合文本和图像数据可能涉及将图像 URL 与文本描述一起存储在 LlamaIndex 节点中，并将嵌入存储在向量数据库中。虽然这增加了复杂性，但 LlamaIndex 通过抽象索引和查询逻辑来简化检索。它的优势在于构建混合数据管道，使其成为与特定领域模型和库配对时，多模态应用的可行工具。