Модель relace-search параллельно использует 4-12 инструментов `view_file` и `grep` для исследования кодовой базы и возврата релевантных файлов по запросу пользователя. В отличие от RAG, relace-search выполняет многошаговые рассуждения агента, чтобы получить высокоточные результаты в 4 раза быстрее, чем любая передовая модель. Она предназначена для работы в качестве субагента, который передает свои результаты «оракулу» — кодовому агенту, который оркестрирует/выполняет остальную часть задачи кодирования. Чтобы использовать relace-search, вам необходимо создать соответствующую среду агента (agent harness) и разобрать ответ для получения релевантной информации, которую нужно передать оракулу. Подробнее об этом читайте в [документации Relace](https://docs.relace.ai/docs/fast-agentic-search/agent).
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://infergate.ru/api/v1",
api_key="sk-•••",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="relace/relace-search",
messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)modelstringобязательныйmessagesarrayобязательныйtemperaturenumbermax_tokensintegertop_pnumberstopstring | string[]seedintegerresponse_formatobjecttoolsarraytool_choicestring | object