Gizlilik ve hız ihtiyaçlarınıza uygun AI modelini seçin

Java Trail bir bulut sağlayıcısına, yerel bir PC modeline bağlanır veya yerleşik seçeneği kullanır. Uç noktayı seçip test edersiniz; yerel model kullanırken verileriniz Windows makinenizde kalır, bulut sağlayıcısı kullanıldığında istemler sağlayıcıya gönderilir.

AI beynini çalıştırmanın üç yolu

Bulut AI sağlayıcısı kullanın

İstemleri internet üzerindeki standart bir API uç noktasına gönderin. Model kodunuzu işler ve öneriler sunar. Dosya metniniz PC'den ayrılır ancak hangi sağlayıcının verileri aldığını siz kontrol edersiniz. Karmaşık mantık sorunlarında yanıt almak için bu yöntem iyi çalışır.

Modeli PC'nizde yerel olarak çalıştırın

Tüm verileri Windows makinenizin içinde tutun. Yerel bir modelle istemler PC'de kalır; isteğe bağlı ağ özellikleri (web araması, güncelleme kontrolleri, telefon kontrolü) hala mevcuttur. Bu yöntemi Java derleyicinizle birlikte kullanabilirsiniz.

Yerleşik modeli kullanın

Kendi uç noktanız olmadan kullanıma hazır.

Bağlantınızı Test düğmesiyle kontrol edin

Seçtiğiniz uç noktanın çalışıp çalışmadığını doğrulamak için Test düğmesine basın. Araç yanıt süresini ve bağlam penceresi boyutunu gösterir. Bu, modele erişilebilir olduğunu doğrular.

Görev için doğru modeli seçin

Karmaşık yeniden düzenlemeler veya derin mantık için daha büyük bir model kullanın. Zor bir adımı run_on_model aracını kullanarak daha büyük bir modele gönderin. Küçük düzenlemeler için küçük modeller iyi çalışır. Yazdığınız Java kodunun zorluk derecesine göre modelleri değiştirebilirsiniz.

Kalite modeller ve görevler arasında değişir. Kabul etmeden önce her zaman farkları (diff) gözden geçirin. Değişikliklerden önce durmak için Ask first modunu kullanın. Bu, kod mantığını doğrulamanızı sağlar. Her dosya düzenlemesinin kontrolü sizde kalır.