Object Pascalの編集を駆動するモデルはどれを選ぶべきか

Arraydeckには固定された1つの脳が同梱されていません。標準APIエンドポイント経由でクラウドAIプロバイダを接続するか、PC上でモデルを実行するか、内蔵モデルを使用するかを選択でき、タスクに応じていつでも変更できます。

モデルを接続する3つの方法

クラウドAIプロバイダ

クラウドAIプロバイダは、アプリに入力した標準APIエンドポイントとAPIキーを通じてアクセスします。これは大きなユニット、長いリファクタリング、より大きなモデルが論理的に優れているタスクに適しています。プライバシー上の影響は明確です。エージェントが読み取るファイルのテキストを含むプロンプトはプロバイダに送信され、その利用規約に従って処理されます。APIキーはPC上に留まり、ツール出力内のシークレットはモデルに送信される前にマスクされます。プロバイダサービスの請求はあなたとプロバイダの間で行われます。

PC上でローカルに実行されるモデル

PC上でローカルに実行されるモデルは、自分のマシンからのリクエストに応答します。これはプライベートなコード、小さな編集の迅速な対応、データがコンピュータの外に出ない作業に適しています。ローカルモデルでは何もマシンから外に出ず、チャット、作業フォルダ、APIキーもPC上に留まります。制限はハードウェアです。小さなローカルモデルはコンテキストウィンドウが小さく、ユニットを短くするか指示を明確にする必要があるため、差分を注意深く確認してください。

内蔵モデル

内蔵モデルは独自のエンドポイントなしですぐに使用できます。最初のプロジェクトでArraydeckを試す、ユニットを読む、または小さな変更を依頼する際に選択してください。モデルと同様に品質はタスクによって異なりますので、差分を確認し、ビルドコマンドを実行し、Ask firstをオンにしてください。後で同じ設定でクラウドプロバイダやローカルモデルを接続することもできます。

テストボタンが示すもの

エンドポイント、キー、またはモデル名を入力した後、テストを押してください。ボタンはエンドポイントをチェックし、応答時間とコンテキストウィンドウを表示します。応答時間はこの接続からの返信にかかった時間を示し、同じタスクで2つのモデルを比較する際に役立ちます。コンテキストウィンドウはモデルが一度に処理できるテキストの量を示し、多くのプロシージャを含む長いユニットでは重要です。テストに失敗した場合は通常、アドレスまたはキーが間違っているため、タスクを開始する前に設定を修正してください。

タスクに適したモデルの選択

リファクタリング、長いユニット、複雑なロジックには大きなモデルを、try ... finallyの追加やプロシージャの名前変更などの小さな編集には小さなモデルを使用してください。1つのチャット内でそれらを混ぜることができます。run_on_modelは単一のハードなステップを大きなモデルに送信し、残りの作業は選択したモデルに残ります。taskは作業の一部が並列に実行できる場合にサブエージェントを開始します。モデルをステップに合わせ、大きなユニットを貼り付ける前にテストボタンでコンテキストウィンドウを確認してください。

モデル間およびタスク間で品質は異なり、どのモデルもすべてのタスクを正しく処理するわけではありません。変更を受け入れる前に、各差分を読み、プロジェクトをビルドし、テストを実行してください。Ask firstは変更を加えるアクションの前に一時停止するため、どのモデルからの弱い回答でも、壊れたユニットよりも読むのに数秒かかるだけです。差分が適合しない場合は却下し、リクエストを言い換えてください。