Relace: Relace Search

Relace Search to model tekstowy od Relace, wymieniony na api14 pod identyfikatorem modelu relace/relace-search. Należy do kategorii tekstowych i został zbudowany wokół eksploracji bazy kodu, a nie ogólnego czatu. Według dostawcy model używa od 4 do 12 narzędzi view_file i grep równolegle, aby eksplorować bazę kodu i zwracać pliki istotne dla żądania użytkownika. Umiejscawia go to w obszarze wyszukiwania, ale z podejściem agentowym, a nie wzorcem osadzania i wyszukiwania wektorowego stosowanym przez RAG.

Model przyjmuje tekst jako dane wejściowe i zwraca tekst jako dane wyjściowe. Ma okno kontekstu wynoszące 256 000 tokenów i maksymalne wyjście wynoszące 128 000 tokenów, co jest wystarczająco hojne, aby pomieścić dużą ilość materiału źródłowego wraz z żądaniem i nadal pozostawić miejsce na obszerną odpowiedź. Obsługiwane parametry żądania to max_tokens, response_format, seed, stop, temperature, tool_choice, tools oraz top_p. Obecność tools i tool_choice jest zgodna z jego konstrukcją opartą na narzędziach: oczekuje się, że model wywoła view_file i grep jako część procesu tworzenia odpowiedzi.

Praktyczne zastosowania wynikają z tej konstrukcji. Jeśli budujesz asystenta kodowania, agenta, który odpowiada na pytania dotyczące repozytorium, lub potok, który musi zlokalizować pliki istotne dla żądania zmiany, Relace Search jest przeznaczony do tego zadania. Zamiast osadzać bazę kodu i liczyć, że wyszukiwanie podobieństwa ujawni właściwe fragmenty, pozwalasz modelowi zdecydować, które pliki otworzyć i jakich wzorców szukać za pomocą grep, a następnie zwrócić istotne pliki. Pasuje również do przepływów pracy, w których dalszy krok potrzebuje krótkiej listy plików, a nie gotowej poprawki, na przykład w triage, wdrażaniu się do nieznanego repozytorium lub określaniu zakresu przed edycją.

Wywołujesz go przez zgodne z OpenAI API api14, używając identyfikatora modelu relace/relace-search. Ponieważ interfejs jest zgodny ze kształtem uzupełnień czatu OpenAI, wysyłasz żądanie z polem model ustawionym na ten identyfikator oraz swoimi wiadomościami, a także możesz przekazać dowolny z obsługiwanych parametrów: max_tokens, response_format, seed, stop, temperature, tool_choice, tools oraz top_p. Jeśli istniejący kod jest już skierowany do punktu końcowego zgodnego z OpenAI, przejście na ten model to głównie kwestia zmiany ciągu modelu i, tam gdzie to istotne, dostarczenia definicji narzędzi.

Jedną rzeczą, którą warto rozważyć, jest zakres. Opis dostawcy określa model wokół eksploracji bazy kodu za pomocą view_file i grep, więc zadania, które nie mają nic wspólnego z lokalizowaniem plików w repozytorium, mogą być lepiej obsłużone przez ogólny model tekstowy. Jeśli potrzebujesz danych wejściowych obrazu lub dźwięku, ten model ich nie przyjmuje, ponieważ zarówno dane wejściowe, jak i wyjściowe są wyłącznie tekstowe.