अपनी सफ़ाई स्क्रिप्ट के लिए मॉडल चुनें

Fredit Flow स्टैंडर्ड API एंडपॉइंट के ज़रिए क्लाउड AI प्रदाता से, आपके पीसी पर लोकल चलने वाले मॉडल से, या बिल्ट-इन मॉडल से जुड़ता है। हर विकल्प में निजता अलग होती है। आपका चुनाव तय करता है कि प्रॉम्प्ट टेक्स्ट कहाँ जाएगा, जो निजी जानकारी वाली फ़ाइलों के लिए मायने रखता है।

मॉडल जोड़ने के तीन तरीक़े

क्लाउड AI प्रदाता

क्लाउड मॉडल स्टैंडर्ड API एंडपॉइंट से जुड़ता है और बड़ी स्क्रिप्ट तथा कठिन नियमों के लिए उपयुक्त है। प्रदाता अलग से शुल्क ले सकता है। प्रॉम्प्ट टेक्स्ट, एजेंट द्वारा पढ़े गए फ़ाइल टेक्स्ट समेत, उसी प्रदाता तक जाता है, इसलिए निजी जानकारी वाली फ़ाइलें उससे दूर रखें, जब तक आपको उन्हें भेजने का अधिकार न हो।

आपके पीसी पर लोकल चलने वाला मॉडल

लोकल मॉडल हर प्रॉम्प्ट को आपकी मशीन पर ही रखता है। कुछ भी पीसी से बाहर नहीं जाता। यही उसे नाम, ई-मेल या उम्र वाली CSV फ़ाइलों के लिए सही विकल्प बनाता है। यह आपके अपने हार्डवेयर पर चलता है, और छोटा लोकल मॉडल कमज़ोर स्क्रिप्ट लिख सकता है, इसलिए diff की समीक्षा और भी ज़रूरी है।

बिल्ट-इन मॉडल

बिल्ट-इन मॉडल वह विकल्प है जिससे आप क्लाउड प्रदाता जोड़े बिना या खुद मॉडल चलाए बिना Fredit Flow आज़मा सकते हैं। पहले नमूना फ़ाइलें आज़माएँ। निजी डेटा के लिए अपने पीसी पर लोकल चलने वाला मॉडल चुनें, जहाँ कुछ भी मशीन से बाहर नहीं जाता।

Test से कनेक्शन जाँचें

Test बटन शुरू करने से पहले एंडपॉइंट की जाँच करता है। यह प्रतिक्रिया समय और कॉन्टेक्स्ट विंडो दिखाता है, जो बताती है कि मॉडल एक अनुरोध में कितना टेक्स्ट ले सकता है, जैसे किसी लंबी फ़ाइल का नमूना और आपकी स्क्रिप्ट। हर नए मॉडल को परखें।

काम के आकार के हिसाब से मॉडल चुनें

रीफ़ैक्टर और जटिल तर्क के लिए, जैसे कई तालिकाएँ जोड़ने वाली स्क्रिप्ट, बड़ा मॉडल इस्तेमाल करें, और कॉलम से खाली जगह हटाने जैसे छोटे संपादनों के लिए छोटा। run_on_model टूल एक कठिन चरण को बड़े मॉडल के पास भेजता है जबकि बाकी आपके सामान्य मॉडल पर रहता है। डेटा भेजने से पहले तय करें।

गुणवत्ता अलग-अलग होती है। स्वीकार करने से पहले diff पढ़ें। Ask first कुछ बदलने वाली कार्रवाइयों से पहले रुकता है, और असली एग्ज़िट कोड और आउटपुट बताते हैं कि स्क्रिप्ट चली या नहीं, यह नहीं कि उसका नतीजा सही है।