अपनी प्राइवेसी और गति की जरूरत के अनुसार AI मॉडल चुनें

Java Trail क्लाउड प्रोवाइडर से कनेक्ट होता है, लोकल पीसी मॉडल का उपयोग करता है, या इनबिल्ट विकल्प अपनाता है। आप एंडपॉइंट चुनते हैं, उसे टेस्ट करते हैं, और लोकल मॉडल का उपयोग करते समय अपना डेटा अपनी विंडोज मशीन पर ही रखते हैं; क्लाउड प्रोवाइडर के साथ, प्रॉम्प्ट प्रोवाइडर को भेजे जाते हैं।

AI ब्रेन चलाने के तीन तरीके

क्लाउड AI प्रोवाइडर का उपयोग करें

इंटरनेट पर एक स्टैंडर्ड API एंडपॉइंट पर प्रॉम्प्ट भेजें। मॉडल आपके कोड को प्रोसेस करता है और सुझाव देता है। आपकी फाइल का टेक्स्ट पीसी से बाहर जाता है, लेकिन आप यह नियंत्रित करते हैं कि कौन सा प्रोवाइडर उसे प्राप्त करता है। यह तब अच्छा काम करता है जब आपको कॉम्प्लेक्स लॉजिक के लिए जवाब चाहिए हों।

अपने पीसी पर लोकल मॉडल चलाएं

सभी डेटा अपनी विंडोज मशीन के अंदर रखें। लोकल मॉडल के साथ, प्रॉम्प्ट पीसी पर ही रहते हैं; वैकल्पिक नेटवर्क फीचर्स (वेब सर्च, अपडेट चेक, फोन कंट्रोल) अभी भी मौजूद हैं। आप इसे अपने Java कंपाइलर के साथ-साथ चला सकते हैं।

इनबिल्ट मॉडल का उपयोग करें

अपने एंडपॉइंट के बिना तुरंत उपयोग के लिए तैयार।

टेस्ट बटन से अपने कनेक्शन की जांच करें

अपने चुने हुए एंडपॉइंट की पुष्टि करने के लिए टेस्ट बटन दबाएं। टूल रिस्पॉन्स टाइम और कॉन्टेक्स्ट विंडो साइज दिखाता है। इससे यह पुष्टि होती है कि मॉडल उपलब्ध है।

कार्य के लिए सही मॉडल चुनें

कॉम्प्लेक्स रिफैक्टर्स या डीप लॉजिक के लिए बड़ा मॉडल उपयोग करें। run_on_model टूल का उपयोग करके एक कठिन स्टेप को बड़े मॉडल पर भेजें। छोटे एडिट्स के लिए छोटे मॉडल अच्छे काम करते हैं। आप Java कोड की कठिनाई के आधार पर मॉडल बदल सकते हैं।

मॉडल्स और कार्यों के बीच गुणवत्ता अलग-अलग होती है। स्वीकार करने से पहले हमेशा diff की समीक्षा करें। बदलावों से पहले रोकने के लिए Ask first मोड का उपयोग करें। यह आपको कोड लॉजिक की जांच करने देता है। आप हर फाइल एडिट पर नियंत्रण बनाए रखते हैं।