Vyber model pro své čisticí skripty

Fredit Flow se připojuje k cloudovému AI poskytovateli přes standardní koncový bod API, k modelu běžícímu lokálně na tvém počítači, nebo k vestavěnému modelu. Soukromí se u každé možnosti liší. Tvoje volba rozhoduje, kam jde text promptu, což je důležité u souborů s osobními údaji.

Tři způsoby, jak připojit model

Cloudový AI poskytovatel

Cloudový model se připojuje přes standardní koncový bod API a hodí se pro větší skripty a těžší pravidla. Poskytovatel může účtovat zvlášť. Text promptu, včetně každého textu ze souborů, který agent přečte, jde tomuto poskytovateli, takže mu neposílej soubory s osobními údaji, pokud k tomu nemáš právo.

Model běžící lokálně na tvém počítači

Lokální model drží každý prompt na tvém stroji. Nic neopustí počítač. Proto je to volba pro soubory CSV se jmény, e-maily nebo věkem. Běží na tvém vlastním hardwaru a malý lokální model může psát slabší skripty, takže kontrola diffu je ještě důležitější.

Vestavěný model

Vestavěný model je možnost, jak Fredit Flow vyzkoušet bez připojení cloudového poskytovatele a bez vlastního provozu modelu. Nejdřív zkus ukázkové soubory. Pro osobní údaje zvol model běžící lokálně na tvém počítači, kde nic neopustí stroj.

Ověř připojení tlačítkem Test

Tlačítko Test ověří koncový bod, než začneš. Ukáže dobu odezvy a kontextové okno, které říká, kolik textu model zvládne v jednom požadavku, například vzorek dlouhého souboru plus tvůj skript. Otestuj každý nový model.

Vyber model podle velikosti úlohy

Větší model použij na refaktoring a složitou logiku, například skript spojující několik tabulek, a menší na drobné úpravy, třeba oříznutí sloupce. Nástroj run_on_model pošle jeden obtížný krok většímu modelu, zatímco zbytek zůstane u tvého obvyklého. Rozhodni se dřív, než pošleš data.

Kvalita se liší. Přečti si diff, než ho přijmeš. Ask first se zastaví před akcemi, které něco mění, a skutečný návratový kód a výstup ukážou, zda skript proběhl, ne zda je jeho výsledek správný.