अपने पोर्टफ़ोलियो ट्रैकर के काम के लिए मॉडल चुनें

Codeless Pilot एक API एंडपॉइंट के ज़रिए मॉडल से बात करता है। विकल्प 3 हैं। आपका चुना मॉडल तय करता है कि एजेंट क्या संभाल सकता है और प्रॉम्प्ट का टेक्स्ट कहाँ जाता है, जो असली एक्सपोर्ट लोड करने से पहले मायने रखता है।

मॉडल जोड़ने के तीन तरीके

क्लाउड AI प्रदाता

क्लाउड प्रदाता लंबी फ़ाइलों और कठिन तर्क के लिए ठीक रहता है। एजेंट जो फ़ाइल टेक्स्ट पढ़ता है उसके समेत प्रॉम्प्ट का टेक्स्ट एक मानक API एंडपॉइंट से उस प्रदाता के पास जाता है, और प्रदाता अलग से शुल्क ले सकता है। आपकी API कुंजी आपके पीसी पर रहती है। प्लेसहोल्डर डेटा से शुरू करें।

आपके पीसी का मॉडल

लोकल चलने वाला मॉडल उन एक्सपोर्ट के लिए ठीक है जिन्हें आप घर पर ही रखना चाहते हैं। मशीन से कुछ बाहर नहीं जाता। गुणवत्ता आपके लोड किए मॉडल और आपके हार्डवेयर पर निर्भर करती है, और छोटे मॉडल को छोटे चरण चाहिए हो सकते हैं, इसलिए हर अनुरोध में एक बदलाव माँगें और हर diff पढ़ें।

बिल्ट-इन मॉडल

बिल्ट-इन मॉडल वह विकल्प है जिसे तब आज़माएँ जब आपके पास अभी कोई एंडपॉइंट या लोकल मॉडल न हो। पहले इसे टेस्ट करें। गोपनीयता पेज पढ़ें, COINA और COINB जैसे प्लेसहोल्डर डेटा आज़माएँ, और असली एक्सपोर्ट तभी भेजें जब आप जान लें कि वे कहाँ जाते हैं।

Test से कनेक्शन जाँचें

Test बटन जाँचता है कि आपका एंडपॉइंट जवाब देता है, और प्रतिक्रिया का समय तथा मॉडल की कॉन्टेक्स्ट विंडो दिखाता है। वह विंडो बताती है कि लंबे एक्सपोर्ट का कितना हिस्सा एक अनुरोध में समाता है। हर बदलाव के बाद इसे दबाएँ। विफलता का मतलब है रुक जाएँ।

काम के हिसाब से मॉडल चुनें

आकार को काम से मिलाएँ। बड़ा मॉडल रीफ़ैक्टर और जटिल तर्क के लिए ठीक है, जैसे अलग-अलग लेआउट वाले 3 एक्सपोर्ट को एक तालिका में मिलाना, जबकि छोटा मॉडल कॉलम का नाम बदलने जैसे छोटे बदलावों के लिए काफ़ी है। जब कोई एक चरण कठिन हो, तो run_on_model सिर्फ़ उसी चरण को बड़े मॉडल के पास भेजता है।

मॉडल की गुणवत्ता अलग-अलग होती है। हर diff जाँचें, सीखते समय Ask first चालू रखें, और कुल योग की तुलना अपने स्टेटमेंट से करें, क्योंकि आत्मविश्वास वाले जवाब में भी गलत संख्या हो सकती है।