是的，LlamaIndex 可以处理结构化数据，尽管它主要设计用于处理非结构化文本。该框架提供了工具，用于将 SQL 数据库、电子表格或 CSV 文件等结构化数据源集成到其索引和检索工作流中。例如，LlamaIndex 可以使用 SQLAlchemy 包装器连接到 SQL 数据库，允许开发者同时查询结构化表和非结构化文档。这种灵活性使得结构化数据能够与基于文本的检索系统相结合，例如在需要跨两种格式进行混合搜索的应用中。
开发者可以使用 LlamaIndex 的内置连接器处理常见格式的结构化数据。例如，可以将 pandas DataFrame 作为一组“文档”加载，其中每一行都被视为一个文本片段（例如，“产品 ID: 123, 价格: $20, 类别: 电子产品”）。这种方法允许结构化数据以类似于文本的方式进行索引，从而实现对表格数据的语义搜索。此外，LlamaIndex 支持将自然语言查询转换为数据库的 SQL 查询。用户可能会问：“上个月售价低于 50 美元的产品中哪些卖得最好？”，LlamaIndex 可以生成 SQL 查询来获取结果，然后将其与产品描述等非结构化数据中的上下文结合起来。
然而，LlamaIndex 在处理结构化数据方面存在局限性。它不像专用的 SQL 引擎那样原生支持复杂的连接 (joins)、聚合 (aggregations) 或数据库特定的优化。开发者通常需要将结构化数据预处理成文本友好格式，或使用外部工具进行高级操作。一个实际用例可能包括一个零售应用，它索引产品数据库（结构化）和客户评论（非结构化）。LlamaIndex 可以统一这些来源，允许通过混合类似 SQL 的过滤器和语义搜索来执行“查找带有积极评论的廉价笔记本电脑”之类的查询。虽然它不是数据库的完全替代品，但其结构化数据集成足以满足需要轻量级混合检索的场景。