SentryEdit से AI मॉडल जोड़ें

SentryEdit आपको किसी एक मॉडल से नहीं बाँधता। आप क्लाउड AI प्रदाता, अपने PC पर लोकल चलने वाला मॉडल, या बिल्ट-इन मॉडल चुनते हैं, और एजेंट उसी से आपकी Verse फ़ाइलों के बदलावों की योजना बनाता है। आपका चुनाव तय करता है कि आपके प्रॉम्प्ट कहाँ जाएँगे।

जोड़ने के तीन तरीके

क्लाउड AI प्रदाता

मानक API एंडपॉइंट से कोई होस्टेड मॉडल जोड़ें। यह उन बड़े रीफ़ैक्टरिंग के लिए ठीक है जो कई .verse फ़ाइलों को छूते हैं, क्योंकि बड़े मॉडल लंबे कॉन्टेक्स्ट को अच्छी तरह संभालते हैं। आपके प्रॉम्प्ट आपके चुने प्रदाता तक जाते हैं, जबकि चैट, प्रोजेक्ट फ़ोल्डर और API कुंजियाँ आपके PC पर रहती हैं। प्रदाता अलग से शुल्क ले सकता है।

आपके PC पर चलने वाला मॉडल

कोई मॉडल लोकल चलाएँ और SentryEdit को उसके एंडपॉइंट पर लगाएँ। यह निजी प्रोजेक्ट और ऑफ़लाइन सेशन के लिए ठीक है, और आपकी मशीन से कुछ बाहर नहीं जाता। स्पीड और क्वालिटी आपके हार्डवेयर पर निर्भर करती है, इसलिए शुरुआत के लिए छोटे बदलाव और एक फ़ाइल की व्याख्या सबसे अच्छी रहती हैं।

बिल्ट-इन मॉडल

SentryEdit में एक मॉडल शामिल है जिसे API एंडपॉइंट की ज़रूरत नहीं पड़ती, इसलिए आप तुरंत किसी छोटी Verse फ़ाइल पर एजेंट आज़मा सकते हैं। यह 1 फ़ाइल और 1 काम वाले पहले प्रयोगों के लिए ठीक है। इसके जवाब भी किसी और की तरह जाँचें, और बड़े कामों के लिए बड़े मॉडल पर जाएँ।

Test से कनेक्शन जाँचें

Test बटन आपके एंडपॉइंट को एक छोटा अनुरोध भेजता है और दो संख्याएँ बताता है: रिस्पॉन्स टाइम और कॉन्टेक्स्ट विंडो। कॉन्टेक्स्ट विंडो वह टेक्स्ट है जिसे मॉडल एक बार में पढ़ सकता है। बड़ी .verse फ़ाइलों और लंबी चैट को बड़ी विंडो चाहिए, इसलिए शुरू करने से पहले उसे जाँच लें।

काम के हिसाब से मॉडल चुनना

रीफ़ैक्टरिंग, पेचीदा लॉजिक और कई फ़ाइलों में बदलाव के लिए बड़ा मॉडल इस्तेमाल करें। छोटे बदलावों के लिए, जैसे किसी फ़ील्ड का नाम बदलना या Print लाइन जोड़ना, छोटा मॉडल इस्तेमाल करें। SentryEdit run_on_model से एक कठिन चरण बड़े मॉडल को भी भेज सकता है, जबकि बाकी काम आपके चुने मॉडल पर रहता है।

हर मॉडल की क्वालिटी अलग होती है। हर diff पढ़ें, Ask first चालू रखें और नतीजा UEFN में टेस्ट करें। कोई भी मॉडल 100 प्रतिशत सही नहीं होता।