Conecta un modelo para tus documentos de incidentes
Buncha Build funciona con un proveedor de IA en la nube mediante un endpoint de API estándar, con un modelo que se ejecuta localmente en tu PC o con el modelo integrado. La elección decide a dónde va el texto del prompt, así que tómala antes de abrir documentos. La versión 2.9.30 ofrece los 3.
Tres formas de ejecutar el modelo
Un proveedor de IA en la nube
Un proveedor de IA en la nube sirve si ya tienes una cuenta con alguno y quieres un modelo más grande. Buncha Build se conecta mediante un endpoint de API estándar. Los prompts salen de tu PC. El texto del prompt, incluido el texto de los archivos que lee el agente, va a ese proveedor, que además puede cobrar aparte por su servicio, así que no dejes material sensible en la carpeta de trabajo.
Un modelo que se ejecuta localmente en tu PC
Un modelo que se ejecuta localmente en tu PC sirve para documentos que deben quedarse en la máquina, como listas de contactos y notas internas. Nada sale de la PC. Los prompts van solo al endpoint que elegiste, que aquí corre en la propia máquina. La contrapartida es el hardware: un modelo más pequeño puede escribir peor, así que lee cada diff y prueba el resultado.
El modelo integrado
El modelo integrado viene con Buncha Build, así que no necesitas una cuenta en la nube ni un endpoint aparte para empezar. Los prompts van solo al endpoint del modelo que uses, y solo un modelo que se ejecuta localmente en tu PC mantiene todos los prompts en la máquina. Elige un modelo local cuando tus documentos no deban salir de la PC. Cambia después si hace falta.
Comprueba la conexión con el botón Test
El botón Test revisa un endpoint antes de empezar a trabajar. Muestra el tiempo de respuesta y la ventana de contexto. La ventana de contexto importa en los documentos, porque una pequeña abarca menos páginas a la vez, y un tiempo de respuesta lento vuelve tediosa una revisión larga. Vuelve a probar después de los cambios.
Cómo elegir un modelo para la tarea
Usa un modelo más grande para reescrituras pesadas, como reorganizar un procedimiento largo en fases o conciliar varios documentos, y uno más pequeño para ediciones menores, como corregir una línea de contacto o un encabezado. run_on_model envía un paso difícil a un modelo más grande mientras el resto del chat sigue en el pequeño. Prueba ambos en una copia.
La calidad varía. Lee cada diff, deja Ask first activado mientras aprendes qué hace bien un modelo y corrige lo que haga mal. Ningún modelo reemplaza tu propio conocimiento de tus sistemas.
