अपनी स्कैन रिपोर्ट के पीछे का मॉडल चुनें
Southcode Desk को एक मॉडल चाहिए। यह स्कैन आउटपुट पढ़ता है और आपके लिए रिपोर्ट लिखता है, और आप क्लाउड AI प्रदाता, अपने PC पर लोकली चलने वाला मॉडल या बिल्ट-इन मॉडल जोड़ सकते हैं। हर विकल्प तय करता है कि आपका स्कैन आउटपुट कहाँ जाएगा।
मॉडल जोड़ने के तीन तरीके
क्लाउड AI प्रदाता
लंबी रिपोर्ट और कठिन तर्क के लिए स्टैंडर्ड API एंडपॉइंट और अपनी चाबी इस्तेमाल करें। पेच प्राइवेसी का है। एजेंट जो टेक्स्ट भेजता है, जिसमें आपके स्कैन के पते और पोर्ट सूचियाँ भी शामिल हैं, वह उसी प्रदाता के पास जाता है, इसलिए ऐसा प्रदाता चुनें जिसकी शर्तें आपने पढ़ी हों और मंज़ूर हों। आपकी चाबी आपके PC पर रहती है, और प्रदाता अलग से शुल्क ले सकता है।
लोकली चलने वाला मॉडल
एंडपॉइंट को अपने PC के किसी मॉडल की ओर करें। यह निजी नेटवर्क के लिए ठीक है, क्योंकि प्रॉम्प्ट और स्कैन आउटपुट मशीन पर ही रहते हैं। लोकल मॉडल की कॉन्टेक्स्ट विंडो छोटी हो सकती है या साधारण हार्डवेयर पर वह धीरे जवाब दे सकता है, इसलिए उसे Test से जाँचें। diff ध्यान से पढ़ें।
बिल्ट-इन मॉडल
बिल्ट-इन मॉडल ऐप के साथ आता है, इसलिए चुनने के लिए कोई प्रदाता नहीं है। यह पतों की छोटी सूची पर पहली कोशिश के लिए ठीक है। काम छोटे रखें। Test बटन से उसकी सीमाएँ जाँचें, और बड़ी तुलना के लिए वही वर्किंग फ़ोल्डर रखते हुए बड़ा मॉडल जोड़ें। आप कोई भी मॉडल चुनें, चैट, वर्किंग फ़ोल्डर और API चाबियाँ PC पर ही रहती हैं।
Test से कनेक्शन जाँचें
Test बटन एंडपॉइंट को असली काम देने से पहले जाँचता है, और जवाब का समय व कॉन्टेक्स्ट विंडो दिखाता है। दोनों संख्याएँ पढ़ें। लंबी स्कैन फ़ाइल और आपकी बेसलाइन दोनों को उस विंडो में साथ आना चाहिए, इसलिए अगर जगह कम हो तो एक बार में एक होस्ट के बारे में पूछें।
काम के हिसाब से मॉडल चुनें
आकार को काम से मिलाएँ। लंबी तुलना और लंबी रिपोर्ट के लिए बड़ा मॉडल और छोटे बदलाव के लिए छोटा मॉडल इस्तेमाल करें, जैसे expected-ports.csv की एक पंक्ति बदलना। run_on_model टूल एक कठिन चरण को बड़े मॉडल के पास भेजता है जबकि बाकी आपके मौजूदा मॉडल पर रहता है।
गुणवत्ता अलग-अलग होती है। स्वीकार करने से पहले हमेशा diff पढ़ें, और जब भी स्कैन या फ़ाइल का बदलाव मायने रखे तो Ask first इस्तेमाल करें, क्योंकि खुले पोर्ट के ग़लत सारांश को पकड़ना आपका काम है।
