機械学習プロジェクトにAIモデルを接続

Model Ledgerでは、エージェントが言語モデルとどのように通信するかを選択できます。標準APIエンドポイント経由でクラウドプロバイダーを使用するか、PC上でローカルモデルを実行するか、または内蔵モデルを使用します。この選択はプライバシーと速度に影響します。

モデルのソースを選択

クラウドAIプロバイダー

標準APIエンドポイント経由でクラウドAIプロバイダーを使用します。プロンプトとファイルの内容はマシンから送信されます。どのプロバイダーを選択し、使用料を支払うかはあなた次第です。エージェントはデータを送信先のエンドポイントにのみ送信します。

ローカルPCモデル

モデルをPC上で直接実行します。これにより、すべてのデータをコンピュータ内に保持できます。プロンプトとファイルの内容はマシンから送信されません。これは機密性の高いプロジェクトや厳格なプライバシー規制に最適です。モデルファイルとハードウェアリソースの管理はご自身で行います。

内蔵モデル

内蔵モデルがオプションとして利用可能です。

接続をテスト

テストボタンを押してエンドポイントを確認します。ツールは応答時間とコンテキストウィンドウのサイズを表示します。

タスクに適したモデルを選択

リファクタリングや複雑なロジックには大きなモデルを、小さな編集には小さなモデルを使用します。run_on_modelツールは、重要なステップを大きなモデルに送信します。

モデルや設定によって品質は異なります。変更を受け入れる前に差分を必ず確認してください。Ask firstを使用して、変更を加えるアクションの前に一時停止します。正確なファイル変更を確認し、それが正しいかどうかを判断できます。