「LlamaIndex 最新バージョン：Python における基礎から高度なテクニックまで -(パート3)」

LlamaIndex Latest Version Python Basics to Advanced Techniques -(Part 3)

これはLlamaIndexシリーズの第3部です。第2部もお読みいただく必要があります。

このシリーズの第2部では、Document Store、Service Contexts、LLM Predictorなどについて話しました。まだ読んでいない場合は、ぜひご覧ください。

LLM Predictor

LLMPredictorは、テキストの応答（Completion）を取得するための言語モデルの一部です。

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以下では、LLMPredictorというクラスが設定されていることがわかります。

list_index.service_context.llm_predictor

<llama_index.llm_predictor.base.LLMPredictor at 0x7f076a4e1db0>

LlamaIndexのLLMクラスは、OpenAIやHugging Face、LangChainなどのLLMモジュールを定義するための統一されたインターフェースを提供します。

・もともとはLangChainのLLMChainクラスのラッパーでしたが、独立したモジュールとして開発されました。

LLM – LlamaIndex 🦙 0.7.9

適切な大規模言語モデル（LLM）を選ぶことは、LLMを構築する際に考慮する必要がある最初のステップの一つです…

gpt-index.readthedocs.io

以下にモジュールのリストがあり、OpenAI以外にもAnthropicやHugging Face、Palmなども利用できます。

Modules – LlamaIndex 🦙 0.7.9

OpenAI Agent + Query Engine Experimental Cookbook

gpt-index.readthedocs.io

以下にLLMPredictorの属性を確認できます。

list_index.service_context.llm_predictor.__dict__

{'_llm': OpenAI(model='text-davinci-003', temperature=0.0, max_tokens=None, additional_kwargs={}, max_retries=10), 'callback_manager': <llama_index.callbacks.base.CallbackManager at 0x1fdbee5b040>}

LLMとしては、OpenAIクラスが使用され、これが主要な処理を担当しています。

type(list_index.service_context.llm_predictor.llm)

llama_index.llms.openai.OpenAI

以下にOpenAIクラスの属性を確認できます。

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