Relace: Relace Search

Relace Search, api14 üzerinde relace/relace-search model id'siyle listelenen, Relace'e ait bir metin modelidir. Metin kategorisinde yer alır ve genel sohbet yerine kod tabanı keşfi etrafında kurgulanmıştır. Sağlayıcıya göre model, bir kod tabanını keşfetmek ve kullanıcı isteğiyle ilgili dosyaları döndürmek için 4 ila 12 view_file ve grep aracını paralel olarak kullanır. Bu da onu retrieval alanına yerleştirir, ancak RAG tarafından kullanılan embedding ve vektör arama deseni yerine agentic bir yaklaşımla.

Model girdi olarak metin alır ve çıktı olarak metin döndürür. 256.000 token bağlam penceresine ve 128.000 token maksimum çıktıya sahiptir; bu, isteğin yanında büyük miktarda kaynak materyali tutmaya ve yine de önemli bir yanıt için yer bırakmaya yetecek kadar geniştir. Desteklenen istek parametreleri max_tokens, response_format, seed, stop, temperature, tool_choice, tools ve top_p'dir. tools ve tool_choice parametrelerinin varlığı, onun araç güdümlü tasarımıyla tutarlıdır: modelin yanıtını üretirken view_file ve grep çağırması beklenir.

Pratik kullanımlar bu tasarımdan doğar. Bir kodlama asistanı, bir depo hakkındaki soruları yanıtlayan bir agent veya bir değişiklik isteğiyle ilgili dosyaları bulması gereken bir pipeline oluşturuyorsanız, Relace Search bu işe yöneliktir. Bir kod tabanını embed edip benzerlik aramasının doğru parçaları ortaya çıkarmasını ummak yerine, modelin hangi dosyaları açacağına ve hangi desenleri grep'leyeceğine karar vermesine izin verir, ardından ilgili dosyaları döndürür. Ayrıca, sonraki bir adımın tamamlanmış bir patch yerine kısa bir dosya listesine ihtiyaç duyduğu iş akışlarına da uyar; örneğin triyaj, bilinmeyen bir depoya onboarding veya bir düzenlemeden önce kapsam belirleme.

Onu api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden relace/relace-search model id'sini kullanarak çağırırsınız. Arayüz OpenAI chat completions şeklini izlediği için, model alanı bu id'ye ayarlanmış bir istek ve mesajlarınızı gönderirsiniz ve desteklenen parametrelerden herhangi birini iletebilirsiniz: max_tokens, response_format, seed, stop, temperature, tool_choice, tools ve top_p. Mevcut kodunuz zaten OpenAI uyumlu bir endpoint'i hedefliyorsa, bu modele geçmek büyük ölçüde model dizesini değiştirmek ve ilgili olduğu yerde araç tanımlarını sağlamak meselesidir.

Tartmanız gereken bir şey kapsamdır. Sağlayıcı açıklaması modeli view_file ve grep ile kod tabanı keşfi etrafında çerçeveler, bu nedenle bir depodaki dosyaları bulmakla hiç ilgisi olmayan görevler için genel amaçlı bir metin modeli daha iyi hizmet edebilir. Görüntü veya ses girdisine ihtiyacınız varsa, bu model bunları kabul etmez, çünkü hem girdi hem de çıktı yalnızca metindir.