เลือกโมเดลที่เป็นหัวใจของการรันเทสต์ของคุณ
FlowLatch ทำงานร่วมกับโมเดลที่คุณเลือก เชื่อมต่อผู้ให้บริการ AI แบบคลาวด์ผ่านจุดเชื่อมต่อ API มาตรฐาน รันโมเดลบนพีซีของคุณเอง หรือเริ่มด้วยโมเดลในตัว จากนั้นใช้ปุ่มทดสอบเพื่อตรวจสอบการเชื่อมต่อก่อนเริ่มงานแรก
สามวิธีในการเชื่อมต่อโมเดล
ผู้ให้บริการ AI แบบคลาวด์
ผู้ให้บริการคลาวด์เข้าถึงได้ผ่านจุดเชื่อมต่อ API มาตรฐาน: คุณต้องระบุที่อยู่จุดเชื่อมต่อ คีย์ API และโมเดลที่ต้องการ เหมาะสำหรับรีแฟกเตอร์ขนาดใหญ่และการดีบักที่ยาก เพราะโมเดลขนาดใหญ่โดยทั่วไปจะปฏิบัติตามชุดเทสต์ที่ยาวนานได้ดีกว่า โปรดระวังเรื่องความเป็นส่วนตัวและค่าใช้จ่าย ข้อมูลป้อนเข้าของคุณ รวมถึงข้อความของไฟล์ใดๆ ที่เอเยนต์อ่าน จะถูกส่งไปยังผู้ให้บริการดังกล่าว ดังนั้นควรเก็บข้อมูลลับและข้อมูลลูกค้าจริงออกจากโฟลเดอร์การทำงาน FlowLatch เก็บคีย์ API ไว้ในพีซีของคุณ และข้อมูลลับในผลลัพธ์ของเครื่องมือจะถูกบดบังก่อนส่งไปยังโมเดล ผู้ให้บริการอาจเรียกเก็บค่าธรรมเนียมสำหรับการใช้งานของตนเอง
โมเดลบนพีซีของคุณเอง
โมเดลท้องถิ่นรันบนพีซีของคุณ และ FlowLatch จะสื่อสารกับมันผ่านจุดเชื่อมต่อบนเครื่องเดียวกัน เหมาะสำหรับโครงการส่วนตัว เพราะกับโมเดลท้องถิ่น ข้อมูลทุกอย่างจะไม่ออกจากเครื่อง: ข้อมูลป้อนเข้า ข้อความไฟล์ และผลลัพธ์จะอยู่กับคุณ ข้อแลกเปลี่ยนคือฮาร์ดแวร์ โมเดลท้องถิ่นขนาดเล็กอาจสร้าง Selectors ที่ด้อยกว่าหรือพลาดสาเหตุที่โมเดลขนาดใหญ่จะพบได้ ดังนั้นควรอ่าน Diff อย่างระมัดระวัง ใช้ปุ่มทดสอบเพื่อตรวจสอบว่าจุดเชื่อมต่อตอบกลับได้ และเพื่อดูว่าโมเดลสามารถรองรับบริบทได้มากเพียงใด
โมเดลในตัว
โมเดลในตัวพร้อมใช้งานโดยไม่ต้องมีจุดเชื่อมต่อของคุณเอง ทำให้เป็นวิธีที่เร็วที่สุดในการลองใช้ FlowLatch กับโครงการทดสอบขนาดเล็ก คุณสามารถเปิดแชท ชี้ไปที่โฟลเดอร์การทำงาน และขอเทสต์การเข้าสู่ระบบครั้งแรกได้ทันที เหมาะสำหรับเรียนรู้การทำงานของการ์ด ผลต่าง และโหมดการอนุมัติสามแบบ เมื่องานขยายใหญ่ขึ้น เช่น การโยกย้ายโค้ดที่ยาวนาน หรือความล้มเหลวที่ขึ้นกับสภาพแวดล้อม (flaky failure) คุณสามารถเชื่อมต่อผู้ให้บริการคลาวด์หรือโมเดลท้องถิ่น และทำงานในโฟลเดอร์เดียวกันได้
ตรวจสอบการเชื่อมต่อด้วยปุ่มทดสอบ
ปุ่มทดสอบตรวจสอบจุดเชื่อมต่อโมเดลก่อนที่คุณจะพึ่งพามัน มันจะส่งคำขอขนาดเล็กและแสดงเวลาตอบสนองและหน้าต่างบริบท ซึ่งคือปริมาณข้อความที่โมเดลสามารถรับได้ในหนึ่งรอบ เวลาตอบสนองที่ยาวนานเป็นสิ่งที่ควรทราบก่อนเริ่มงานใหญ่ หน้าต่างบริบทขนาดเล็กเป็นสัญญาณให้ทำงานทีละไฟล์เทสต์ หากการทดสอบล้มเหลว ให้ตรวจสอบที่อยู่จุดเชื่อมต่อ คีย์ API และชื่อโมเดล แล้วกดปุ่มอีกครั้ง
เลือกโมเดลให้ตรงกับงาน
ใช้โมเดลขนาดใหญ่สำหรับรีแฟกเตอร์และตรรกะที่ซับซ้อน เช่น การย้ายชุดเทสต์ที่ยาวไปยังเฟรมเวิร์กอื่น หรือการแก้ความล้มเหลวที่ขึ้นอยู่กับลำดับการรันเทสต์ โมเดลขนาดเล็กก็เพียงพอสำหรับการแก้ไขเล็กๆ น้อยๆ เช่น การเปลี่ยนชื่อเทสต์หรือแก้ไข Selector เพียงตัวเดียว เครื่องมือ run_on_model จะส่งขั้นตอนที่ยากหนึ่งขั้นตอนไปยังโมเดลขนาดใหญ่ ดังนั้นส่วนอื่นของแชทจึงสามารถใช้โมเดลที่คุณเลือกได้ การผสมขนาดในลักษณะนี้เป็นดุลยพินิจของคุณ และการ์ดจะแสดงทุกขั้นตอนที่รัน
คุณภาพของโมเดลแตกต่างกันไปตามผู้ให้บริการและเวอร์ชัน และโมเดลทุกตัวสามารถผิดพลาดได้ อ่าน Diff ก่อนยอมรับการเปลี่ยนแปลง และรันเทสต์ด้วยตัวเอง Ask first จะหยุดชั่วคราวก่อนการกระทำที่เปลี่ยนแปลงสิ่งใดสิ่งหนึ่ง ทำให้คุณเห็นแต่ละการแก้ไขก่อนเขียน หากโมเดลตีความความล้มเหลวผิด ให้ปฏิเสธการเปลี่ยนแปลงและบอกสิ่งที่ผิดในแชท
