Оберіть модель для роботи над трекером портфеля
Codeless Pilot спілкується з моделлю через ендпоінт API. Варіантів є 3. Модель, яку ви оберете, визначає, з чим впорається агент і куди піде текст запиту, а це важливо ще до завантаження справжніх експортів.
Три способи підключити модель
Хмарний AI-провайдер
Хмарний провайдер добре підходить для довгих файлів і складнішої логіки. Текст запиту, зокрема текст файлів, які читає агент, іде до цього провайдера через стандартний ендпоінт API, і провайдер може брати плату окремо. Ваш API-ключ лишається на вашому ПК. Почніть із тестових даних.
Модель на вашому ПК
Локальна модель підходить для експортів, які ви волієте тримати вдома. Нічого не залишає комп’ютер. Якість залежить від моделі, яку ви завантажите, і від вашого заліза, а мала модель може потребувати менших кроків, тож просіть по одній зміні за запит і читайте кожен diff.
Вбудована модель
Вбудована модель — це варіант, який варто спробувати, поки в вас немає ні ендпоінта, ні локальної моделі. Спершу протестуйте її. Прочитайте сторінку про приватність, спробуйте тестові дані на кшталт COINA і COINB, а справжні експорти надсилайте лише тоді, коли будете певні, куди вони потрапляють.
Перевірка з’єднання кнопкою Test
Кнопка Test перевіряє, чи відповідає ваш ендпоінт, і показує час відповіді та контекстне вікно моделі. Це вікно підказує, яка частина довгого експорту вміщається в один запит. Натискайте її після кожної зміни. Збій означає зупинку.
Підберіть модель під завдання
Підбирайте розмір під завдання. Більша модель підходить для рефакторингу й складної логіки, як-от об’єднання 3 експортів із різною структурою в одну таблицю, а менша достатня для дрібних правок, як-от перейменування колонки. Коли один крок складний, run_on_model передає саме цей крок більшій моделі.
Якість моделей різна. Переглядайте кожен diff, тримайте Ask first увімкненим, поки вчитеся, і порівнюйте підсумки з виписками, бо впевнена відповідь усе одно може містити хибне число.
