Vyberte model, který pohání vašho dApp agenta

AlphaWeft potřebuje model k plánování kroků a psaní kódu. Můžete připojit cloudového poskytovatele AI přes standardní API endpoint, spustit model na vlastním PC nebo použít vestavěný model, který je připraven k použití bez vlastního endpointu. Stiskněte Test pro kontrolu endpointu před prvním úkolem.

Tři způsoby připojení modelu

Cloudový poskytovatel AI

Cloudový poskytovatel AI je běžnou volbou pro velké refaktory a projekty, kde musí model mít na paměti mnoho souborů. Do AlphaWeft zadáte endpoint poskytovatele a svůj klíč, přičemž klíč zůstává na vašem PC. Důsledek je jasný: každý prompt putuje k tomuto poskytovateli, včetně textu jakéhokoli souboru, který agent čte pro úkol. Použijte jej pro kód, se kterým jste pohodlní sdílet, a tajné údaje ponechte mimo pracovní složku. Poskytovatel může účtovat za svůj model zvlášť a AlphaWeft sám o sobě nepotřebuje účet.

Model na vašem vlastním PC

Model běžící lokálně na vašem PC se hodí pro soukromé projekty, jako je front-end pro kontrakt, který jste ještě nezveřejnili. Model spouštíte sami a připojíte k němu AlphaWeft. S lokálním modelem nic neopustí stroj, takže text souboru, který agent čte, zůstává na vašem PC. Nevýhodou je hardware. Menší lokální model zvládne malé úpravy a vysvětlení, ale může mít potíže s velkým refaktorem, takže pečlivě čtěte diffy. Tlačítko Test vám ukazuje dobu odezvy a kontextové okno.

Vestavěný model

Vestavěný model je připraven k použití bez vlastního endpointu. Zvolte jej k vyzkoušení AlphaWeft ihned po instalaci, při prvním úkolu, jako je mapování složky, čtení souboru ABI nebo vysvětlení chyby při sestavování. Čtěte jeho diffy stejně jako u jakéhokoli jiného modelu, protože každý model se může mýlit. Později můžete připojit cloudového poskytovatele AI nebo lokální model pro náročnější kroky připojením v aplikaci.

Zkontrolujte připojení pomocí Test

Po zadání endpointu stiskněte tlačítko Test. AlphaWeft zkontroluje endpoint, zobrazí dobu odezvy a kontextové okno, které určuje, kolik textu může model najednou přijmout. Pomalá doba odezvy naznačuje, že každá karta bude trvat určitou dobu, než se zobrazí. Malé kontextové okno varuje, že dlouhý soubor ABI spolu s několika komponentami se nemusí vejít do jednoho požadavku. Test nehodnotí kvalitu odpovědí, pouze připojení. Proveďte malý úkol, například čtení balance-abi.json, a podívejte se na diff, než předáte modelu něco většího.

Přiřaďte model k úkolu

Použijte větší model pro refaktory, které zasahují mnoho souborů, a pro složitou logiku, jako je zpracování transakce, která zůstane viset nebo selže po chybě nesprávné sítě. Drobné úpravy to zřídka potřebují: přejmenování proměnné, přidání stavu načítání nebo oprava importu lze svěřit menšímu, levnějšímu nebo lokálnímu modelu. Nástroj run_on_model umožňuje agentovi poslat jeden náročný krok k většímu modelu, zatímco zbytek chatu zůstává na vybraném modelu. Pokud krok selže dvakrát, změňte model pro tento krok místo opakování stejného promptu potřetí.

Kvalita výstupu se liší od modelu k modelu a žádný model není vždy správný. V režimu Ask first každá změna čeká jako diff, takže vidíte přesně, které řádky model chce přidat nebo odebrat. Přečtěte je, přijměte ty, které odpovídají vašemu záměru, a ostatní odmítněte. Poté spusťte svůj testovací příkaz a přečtěte jeho výstup, než přejdete dál.