Alege modelul care îți citește listing-urile
CJK Workbench funcționează cu un furnizor AI din cloud printr-un endpoint API standard, cu un model care rulează local pe PC-ul tău sau cu modelul încorporat. Alegerea ta hotărăște unde ajunge textul listing-urilor tale, așa că fă-o înainte să deschizi un fișier. Compară cele trei opțiuni de mai jos.
Trei moduri de a conecta un model
Un furnizor AI din cloud
Un furnizor din cloud se potrivește pentru listing-uri lungi și încâlcite, când vrei un model mai mare. Cheile rămân pe PC-ul tău. Furnizorul primește textul promptului, inclusiv textul fișierului pe care îl citește agentul, așa că trimite doar listing-uri pe care ai voie să le împarți și ține minte că furnizorul își poate taxa API-ul separat.
Un model pe PC-ul tău
Un model local rulează pe propriul tău PC și se potrivește pentru listing-uri care nu trebuie trimise nimănui. Nimic nu părăsește calculatorul. Calitatea și viteza depind de hardware-ul tău și de modelul pe care îl instalezi, așa că încearcă-l mai întâi pe un listing scurt și compară explicația lui cu textul.
Modelul încorporat
Modelul încorporat nu are nevoie de endpoint API și nici de instalare locală. Nu ai nevoie de cont ca să rulezi aplicația. Indiferent ce opțiune alegi, prompturile merg doar la modelul pe care l-ai ales, deci tu hotărăști unde ajunge textul listing-urilor.
Verifică conexiunea cu Test
Apasă mai întâi Test. Butonul verifică un endpoint înainte să te bazezi pe el și arată timpul de răspuns și fereastra de context, care spune cât text încape într-o cerere. Un listing lung poate să nu încapă într-o fereastră mică, așa că testează modelul pe care vrei să îl folosești și repetă testul după ce schimbi endpoint-ul.
Potrivește modelul cu sarcina
Un model mai mare se potrivește pentru listing-uri lungi și încâlcite și pentru pasul mai greu de a urmări o structură de date prin mai multe funcții, în timp ce unul mai mic este suficient ca să explice un fragment scurt. Încearcă mai întâi modelul mic. run_on_model trimite un pas dificil unui model mai mare și lasă restul sesiunii pe alegerea ta obișnuită.
Calitatea diferă între modele, iar oricare poate citi greșit un listing. Citește fiecare diff. Folosește Ask first ca fiecare scriere să aștepte OK-ul tău și compară afirmația cu listing-ul însuși înainte să accepți o schimbare în note.
