Relace: Relace Search

Relace Search är en textmodell från Relace, listad på api14 under modell-id:t relace/relace-search. Den tillhör kategorin text och är byggd kring utforskning av kodbaser snarare än allmän chatt. Enligt leverantören använder modellen 4 till 12 view_file- och grep-verktyg parallellt för att utforska en kodbas och returnera de filer som är relevanta för en användarförfrågan. Det placerar den i sökningsområdet, men med en agentisk ansats snarare än det inbäddnings- och vektorsökningsmönster som RAG använder.

Modellen tar text som indata och returnerar text som utdata. Den har ett kontextfönster på 256 000 tokens och en maximal utdata på 128 000 tokens, vilket är generöst nog att rymma en stor mängd källmaterial tillsammans med förfrågan och ändå lämna utrymme för ett omfattande svar. Parametrar som stöds i förfrågningar är max_tokens, response_format, seed, stop, temperature, tool_choice, tools och top_p. Närvaron av tools och tool_choice stämmer överens med dess verktygsdrivna design: modellen förväntas anropa view_file och grep som en del av att producera sitt svar.

Praktiska användningsområden följer av den designen. Om du bygger en kodassistent, en agent som svarar på frågor om ett kodförråd, eller en pipeline som behöver hitta de filer som är relevanta för en ändringsbegäran, är Relace Search avsedd för den uppgiften. Istället för att bädda in en kodbas och hoppas att likhetssökning hittar rätt delar, låter du modellen avgöra vilka filer som ska öppnas och vilka mönster som ska grep:as, och sedan returnera de relevanta filerna. Den passar också arbetsflöden där ett nedströms steg behöver en kortlista över filer snarare än en färdig patch, till exempel triage, onboarding i ett obekant kodförråd, eller avgränsning inför en redigering.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t relace/relace-search. Eftersom gränssnittet följer formen för OpenAI chat completions skickar du en förfrågan med fältet model satt till det id:t och dina messages, och du kan skicka någon av de parametrar som stöds: max_tokens, response_format, seed, stop, temperature, tool_choice, tools och top_p. Om din befintliga kod redan riktar sig mot en OpenAI-kompatibel endpoint är bytet till den här modellen i stort sett en fråga om att ändra modellsträngen och, där det är relevant, tillhandahålla verktygsdefinitioner.

En sak att väga in är omfattningen. Leverantörens beskrivning ramar in modellen kring utforskning av kodbaser med view_file och grep, så uppgifter som inte har något att göra med att hitta filer i ett kodförråd kan vara bättre betjänta av en allmän textmodell. Om du behöver bild- eller ljudindata accepterar den här modellen inte det, eftersom både indata och utdata är enbart text.