这是LlamaIndex系列的第三部分。你应该先读第二部分。
在本系列的第二部分中，我们讨论了文档存储、服务上下文、LLM预测器等内容。如果你还没有阅读过，请去看一下。
LLM预测器
LLMPredictor是用于获取文本回复（完成）的语言模型的一部分。
下面你可以看到一个名为LLMPredictor的类已经被设置了
list_index.service_context.llm_predictor
<llama_index.llm_predictor.base.LLMPredictor at 0x7f076a4e1db0>LlamaIndex的LLM类提供了一个统一的接口，用于定义LLM模块，无论是OpenAI、Hugging Face还是LangChain。
・最初，它是LangChain的LLMChain类的一个包装器，但后来作为一个独立模块进行了开发。
LLM – LlamaIndex 🦙 0.7.9
选择合适的大型语言模型（LLM）是构建任何LLM时需要考虑的第一步之一…
gpt-index.readthedocs.io
下面是一个模块列表，除了OpenAI之外，你还可以使用Anthropic、Hugging Face、Palm等。
模块 – LlamaIndex 🦙 0.7.9
OpenAI代理 + 查询引擎实验性手册
gpt-index.readthedocs.io
你可以在下面检查LLMPredictor的属性。
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>}作为LLM，使用了OpenAI类，它负责主要的处理过程。
type(list_index.service_context.llm_predictor.llm)
llama_index.llms.openai.OpenAI你可以在下面检查OpenAI类的属性。