リストを読ませるモデルを選ぶ

CJK Workbenchは、標準のAPIエンドポイント経由のクラウドAIプロバイダー、PC上で動くローカルモデル、または内蔵モデルで動作します。どれを選ぶかでリストのテキストの送信先が決まるため、ファイルを開く前に選んでください。以下の3つを比べてみましょう。

モデルを接続する3つの方法

クラウドAIプロバイダー

より大きなモデルを使いたい、長くて入り組んだリストにはクラウドプロバイダーが向いています。キーはPCに残ります。プロバイダーは、エージェントが読み取るファイルのテキストを含むプロンプトを受け取るため、共有してよいリストだけを送ってください。また、プロバイダーがAPIの料金を別に請求する場合があることも覚えておきましょう。

PC上のモデル

ローカルモデルはご自身のPCで動き、誰にも送ってはいけないリストに向いています。何もマシンの外に出ません。品質と速度はハードウェアとインストールしたモデルによって変わるため、まず短いリストで試し、その説明を本文と見比べてください。

内蔵モデル

内蔵モデルはAPIエンドポイントもローカルへのインストールも必要ありません。アプリの実行にアカウントは不要です。どれを選んでも、プロンプトは選んだモデルにだけ送られるので、リストのテキストがどこへ行くかはご自身で決められます。

Testで接続を確認する

最初にTestを押してください。このボタンは、頼りにする前にエンドポイントを確認し、応答時間とコンテキストウィンドウを表示します。後者は、1回のリクエストに入るテキストの量を示します。長いリストは小さなウィンドウに収まらないことがあるため、使う予定のモデルをテストし、エンドポイントを変えたら再度実行してください。

作業に合ったモデルを選ぶ

大きなモデルは、長くて入り組んだリストや、1つのデータ構造を多くの関数にわたって追うような難しい手順に向いており、小さなモデルは短い断片の説明には十分です。まず小さいモデルを試しましょう。run_on_modelは難しい手順を1つだけ大きなモデルに渡し、セッションの残りはいつもの選択のままにします。

品質はモデルによって異なり、どれもリストを読み間違える可能性があります。すべてのdiffを読んでください。Ask firstを使えば、書き込みのたびにOKを待つので、メモの変更を承認する前に、主張をリスト自体と照らし合わせられます。