SentryEditにAIモデルを接続する

SentryEditは特定のモデルに縛られません。クラウドAIプロバイダー、PC上でローカルに動くモデル、内蔵モデルから選ぶと、エージェントがそれを使ってVerseファイルの編集を計画します。この選択によって、プロンプトの送信先が決まります。

接続の3つの方法

クラウドAIプロバイダー

標準のAPIエンドポイント経由で、ホスト型のモデルを接続します。大きなモデルは長いコンテキストを扱えるので、複数の.verseファイルにまたがる大規模なリファクタリングに向いています。プロンプトは選んだプロバイダーに送られますが、チャット、プロジェクトフォルダー、APIキーはPCに残ります。プロバイダーが別途料金を請求する場合があります。

PC上のモデル

モデルをローカルで動かし、SentryEditをそのエンドポイントに向けます。非公開のプロジェクトやオフラインの作業に向いていて、データがマシンの外に出ることはありません。速度と品質はハードウェア次第なので、最初は小さな編集や1つのファイルの説明が最適です。

内蔵モデル

SentryEditにはAPIエンドポイントが不要なモデルが入っているので、小さなVerseファイルですぐにエージェントを試せます。1つのファイルと1つのタスクという最初の実験に向いています。ほかのモデルと同じように答えを確認し、大きな作業ではより大きなモデルに切り替えましょう。

Testで接続を確認する

Testボタンはエンドポイントに短いリクエストを送り、応答時間とコンテキストウィンドウの2つの数値を報告します。コンテキストウィンドウは、モデルが一度に読めるテキストの量です。大きな.verseファイルや長いチャットにはより大きなウィンドウが必要なので、始める前に確認しましょう。

タスクに合ったモデルの選び方

リファクタリング、込み入ったロジック、多数のファイルにまたがる変更には、大きなモデルを使います。フィールド名の変更やPrint行の追加といった小さな編集には、小さなモデルを使います。SentryEditはrun_on_modelで難しいステップを1つだけ大きなモデルに送り、残りは選んだモデルのままにすることもできます。

品質はモデルによって異なります。すべての差分を読み、Ask firstをオンにしたまま、結果をUEFNでテストしてください。100パーセント正しいモデルはありません。