Temizleme betiklerin için bir model seç
Fredit Flow, standart bir API uç noktası üzerinden bir bulut yapay zekâ sağlayıcısına, bilgisayarında yerel çalışan bir modele ya da yerleşik modele bağlanır. Gizlilik her birinde farklıdır. Seçimin, istem metninin nereye gideceğini belirler; bu da kişisel bilgi içeren dosyalar için önemlidir.
Model bağlamanın üç yolu
Bir bulut yapay zekâ sağlayıcısı
Bulut modeli standart bir API uç noktası üzerinden bağlanır ve daha büyük betiklere ile zor kurallara uygundur. Sağlayıcı ayrıca ücret alabilir. İstem metni, ajanın okuduğu dosya metinleri dahil, o sağlayıcıya gider; bu yüzden göndermeye hakkın yoksa kişisel bilgi içeren dosyaları ondan uzak tut.
Bilgisayarında yerel çalışan bir model
Yerel bir model her istemi makinende tutar. Hiçbir şey bilgisayardan çıkmaz. Bu da onu isim, e-posta ya da yaş içeren CSV dosyaları için doğru seçim yapar. Kendi donanımında çalışır ve küçük bir yerel model daha zayıf betikler yazabilir; bu yüzden diff incelemesi daha da önemlidir.
Yerleşik model
Yerleşik model, bir bulut sağlayıcısı bağlamadan ya da kendin bir model çalıştırmadan Fredit Flow’u denemek için seçenektir. Önce örnek dosyaları dene. Kişisel veriler için, hiçbir şeyin makineden çıkmadığı, bilgisayarında yerel çalışan bir model seç.
Bağlantıyı Test ile denetle
Test düğmesi başlamadan önce bir uç noktayı denetler. Yanıt süresini ve bağlam penceresini gösterir; bağlam penceresi modelin tek istekte ne kadar metin alabileceğini, örneğin uzun bir dosyadan bir örnek ile betiğini, söyler. Her yeni modeli test et.
Modeli işin büyüklüğüne göre seç
Yeniden yapılandırmalar ve birkaç tabloyu birleştiren bir betik gibi karmaşık mantık için daha büyük, bir sütunu kırpmak gibi küçük düzenlemeler için daha küçük bir model kullan. run_on_model aracı tek bir zor adımı daha büyük bir modele gönderir, geri kalanı her zamanki modelinde kalır. Veri göndermeden önce karar ver.
Kalite değişir. Kabul etmeden önce diff’i oku. Ask first, bir şeyi değiştiren eylemlerden önce durur; gerçek çıkış kodu ve çıktı ise bir betiğin çalışıp çalışmadığını gösterir, sonucunun doğru olup olmadığını değil.
