Otimização das estratégias de seleção de modelos de IA para ferramentas de código
O suporte ideal ao modelo para as necessidades específicas das ferramentas assistivas de código pode ser obtido por meio das seguintes etapas:
Etapas de implementação:
- Correspondência de desempenho::
- Atribuição de tarefas complexas a modelos de alto desempenho, como o GPT-4
- O Simple Completion usa modelos leves, como o Gemini Flash
- Otimização da configuração::
- Configuração do modelo principal e do modelo rápido em settings.json
- Configure adequadamente o tempo limite da API (API_TIMEOUT_MS)
- controle de fluxo::
- Programação baseada em limitação de taxa para cada modelo de API
- Implemente mecanismos automáticos de tentativa e fallback para solicitações
Exemplo de configuração:
{
"ANTHROPIC_MODEL": "gemini-1.5-pro",
"ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "gemini-1.5-flash",
"API_TIMEOUT_MS": "30000"
}
Práticas recomendadas:
- Otimização da formatação do prompt para cenários de conclusão de código
- Aproveitamento da funcionalidade de chamada da ferramenta para interações mais complexas
- Monitorar a latência e as métricas de custo em todos os modelos
Essa resposta foi extraída do artigoclaude-worker-proxy: ferramenta proxy para converter várias APIs de modelo no formato ClaudeO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como aplicar o claude-worker-proxy no Code Assist para obter o suporte ideal ao modelo de IA?
