Escolha o modelo que lê as suas listagens
O CJK Workbench funciona com um provedor de IA na nuvem por um endpoint de API padrão, com um modelo rodando localmente no seu PC ou com o modelo integrado. A sua escolha decide para onde vai o texto das suas listagens, então decida antes de abrir um arquivo. Compare as três opções abaixo.
Três formas de conectar um modelo
Um provedor de IA na nuvem
Um provedor na nuvem serve para listagens longas e emaranhadas quando você quer um modelo maior. As chaves ficam no seu PC. O provedor recebe o texto do prompt, incluindo o texto do arquivo que o agente lê, então envie apenas listagens que você tem permissão para compartilhar, e lembre que o provedor pode cobrar à parte pela API.
Um modelo no seu PC
Um modelo local roda no seu próprio PC e serve para listagens que não podem ser enviadas a ninguém. Nada sai da máquina. A qualidade e a velocidade dependem do seu hardware e do modelo que você instalar, então teste primeiro com uma listagem curta e compare a explicação dele com o texto.
O modelo integrado
O modelo integrado não precisa de endpoint de API nem de instalação local. Não é preciso ter conta para usar o aplicativo. Qualquer que seja a opção, os prompts vão somente para o modelo que você escolheu, então você decide onde o texto das listagens vai parar.
Verifique a conexão com o Test
Aperte Test primeiro. O botão verifica um endpoint antes de você depender dele e mostra o tempo de resposta e a janela de contexto, que indica quanto texto cabe em uma requisição. Uma listagem longa pode não caber em uma janela pequena, então teste o modelo que pretende usar e repita o teste depois de mudar o endpoint.
Combine o modelo com a tarefa
Um modelo maior serve para listagens longas e emaranhadas e para o passo mais difícil de seguir uma estrutura de dados por várias funções, enquanto um menor basta para explicar um trecho curto. Experimente o pequeno primeiro. O run_on_model manda um passo difícil para um modelo maior e deixa o resto da sessão na sua escolha habitual.
A qualidade varia entre os modelos, e qualquer um pode interpretar mal uma listagem. Leia cada diff. Use o Ask first para que cada gravação espere o seu OK e compare a afirmação com a própria listagem antes de aceitar uma mudança nas notas.
