是的，LlamaIndex 可以同时使用多个大型语言模型（LLM）。LlamaIndex 的设计是一个灵活的框架，用于将数据源连接到 LLM，其架构支持以并行方式或作为工作流的一部分集成多个模型。开发者可以为特定任务配置不同的 LLM，在其间动态切换，甚至组合它们的输出。此功能内置于 LlamaIndex 的核心组件中，例如其 ServiceContext 和查询引擎，这些组件允许您定义哪个 LLM 处理数据检索、处理或生成的特定阶段。
例如，开发者可以使用 OpenAI 的 GPT-4 来处理复杂的推理任务，同时使用像 GPT-3.5-turbo 这样更小、更快的模型来处理更简单的查询，以降低成本。LlamaIndex 通过允许您为应用程序的不同部分定义单独的 ServiceContext 配置来实现这一点。您还可以根据任务将查询路由到专门的模型：Claude 用于摘要，CodeLlama 用于代码生成，而 GPT-4 用于分析。此外，LlamaIndex 支持“模型组合性”，其中一个 LLM 的输出成为另一个 LLM 的输入。例如，您可以使用更便宜的模型生成草稿响应，然后使用更高级的模型对其进行完善。该框架抽象了不同 LLM API 之间的差异，使得混合和匹配模型变得更容易，而无需为每个提供商重写代码。
使用多个 LLM 的能力对于平衡成本、速度和准确性特别有用。一个实际用例可能涉及一个客户支持聊天机器人，该机器人使用快速、低成本的模型回答常见问题，但在处理细微或技术性查询时切换到功能更强的模型。开发者还可以并排测试多个模型，以比较性能或可靠性。然而，管理多个 LLM 需要仔细设计，例如处理速率限制、错误回退和输出一致性。LlamaIndex 通过提供重试逻辑和模块化服务配置等工具来简化这一点，但开发者仍然需要规划模型如何交互。总的来说，这种灵活性使得 LlamaIndex 成为需要在一个系统中利用不同 LLM 优点的应用程序的实用选择。