Choisissez votre modèle d'IA
Redline Desk fonctionne sur votre machine Windows 10 ou 11. Choisissez le modèle qui correspond à vos besoins de confidentialité et à la complexité du rapport. Vous décidez quel modèle reçoit vos invites.
Trois façons d'exécuter l'intelligence
Fournisseur d'IA cloud
Connectez un endpoint API standard pour utiliser un grand modèle de langage hébergé ailleurs. Vos invites sont envoyées à ce fournisseur, alors vérifiez votre contrat client pour les règles de résidence des données. Cette option est idéale lorsque vous avez besoin d'un modèle hébergé plus puissant pour des brouillons longs ou un alignement complexe de la sévérité. Vous contrôlez l'URL de l'endpoint et gardez vos clés API sur votre PC. Les secrets dans la sortie des outils sont masqués avant de quitter votre machine.
Modèle local sur PC
Exécutez un modèle directement sur votre ordinateur Windows en utilisant les ressources matérielles disponibles. Rien ne quitte votre machine lorsque vous utilisez ce mode, ce qui est idéal pour les rapports de test de pénétration hautement confidentiels. Votre dossier de travail et vos chats restent locaux. Vous pouvez vérifier l'endpoint avec le bouton Tester, qui affiche le temps de réponse et la fenêtre de contexte.
Modèle intégré
Utilisez le modèle par défaut fourni avec l'application pour une utilisation immédiate sans configuration supplémentaire. Cette option est pratique pour les tâches rapides comme le formatage d'une seule découverte ou la vérification d'une différence. Elle est prête à l'emploi sans votre propre endpoint. Vous pouvez passer à un modèle cloud ou local plus tard si le rapport exige une complexité supérieure.
Vérifiez votre connexion
Appuyez sur le bouton Tester pour vérifier votre endpoint choisi. L'outil affiche le temps de réponse et confirme la taille de la fenêtre de contexte. Vous voyez le résultat immédiatement avant de commencer toute tâche d'écriture.
Adaptez la puissance du modèle à la tâche
Envoyez les étapes complexes à un modèle plus grand en utilisant run_on_model pour la logique complexe. Utilisez des modèles plus petits pour les petites modifications ou les écritures de fichiers simples. L'orchestration des tâches peut paralléliser les sous-agents pour rédiger plusieurs découvertes simultanément. Vous décidez quel modèle gère quelle partie du rapport.
La qualité varie entre les modèles, alors vérifiez toujours le diff avant d'accepter. Utilisez le mode Ask first pour faire une pause avant chaque action qui modifie quelque chose. Vous voyez le texte exact ajouté à votre rapport. Cela garantit que chaque découverte correspond exactement à vos notes et à vos preuves.
