はじめに
この記事では、VSCodeの拡張機能「Continue」とCohereのAPIを活用して、話題のCommand R+機能を試してみます。特にエディタからLLMを呼び出す方法に興味がある方にとって、実用的なガイドとなる内容を紹介します。
Continueとは
-「Continue」は、ソフトウェア開発のためのオープンソースのオートパイロット(コーディング支援AIツール)です。
- VS CodeやJetBrainsにChatGPTの力をもたらすIDE拡張機能であり、深くカスタマイズ可能に構築され、開発データから継続的に学習します。
- 詳細は https://continue.dev で確認できます。
- デモの動画の参照先。
Command R+とは
Command R+は、Cohereの大規模言語モデルです。数十億のパラメータを持つこのモデルは、自然言語処理やテキスト生成において優れた能力を発揮します。Commandモデルの強化版として、より複雑なタスクを処理し、精巧で正確な応答を生成します。長文要約、会話、創作など多様なタスクをこなし、その柔軟性とパフォーマンスの高さで、言語処理の分野で新たな地平を開いています。
必要なツールと設定
- Visual Studio Codeのインストール
- Cohereのアカウント作成：公式サイトからGoogle、GitHub、またはEメールで登録してください。
導入手順
Continueのインストール
VSCodeの拡張機能タブで「Continue」を検索し、インストールします。
CohereのAPIキー取得
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CohereのダッシュボードからAPIキーを取得します。
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「New Trial Key」をクリックし、キーを生成。
2024年4月末時点では、この方法で入手できた。
CohereのAPIをVSCodeに設定
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VSCodeにContinueがインストールされた後、指定のアイコンから設定画面を開きます。
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「+」をクリックしてCommand R+を含むモデルを追加。
- APIキーを入力し、使用するモデルを選択して保存。
vscodeの右下にモデルの追加が成功した通知される。
使用例とデモ
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Continueのチャット入力欄に質問を投げ、Command R+で答えを得るデモを行います。
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例えば、「カレーの作り方を教えて」と質問すると、適切な回答が得られます。
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コマンドやファイル参照機能を活用してさらに便利に。
- htmlのコードについて、コメントを追記することをお願いしてみた。
このようにコメントが提案される。他のコマンド、プロンプトなどを活用してコード生成、ドキュメント生成ができそうである。
まとめ
VSCodeの拡張機能「Continue」を用いて、CohereのAPIを経由することでCommand R+を効果的に活用する方法を紹介しました。このツールを使えば、コーディング支援を受けながらさまざまなLLMを簡単に切り替えて使用でき、開発作業の効率を大きく向上させることが可能です。是非このガイドを参考に、応用してみてください。
参考文献
注意事項
- ここでの使用例は個人用途で試してます。商用利用の際は、公式サイトを確認してください。
感想
- もともとは、自分のPCで動作させているollamaのローカルLLMに対してVSCodeで連携することを調べていたのだが、モデルの追加画面にCohere、Groqなどがあって、試してみたら便利だったので、記事にすることとした。
- Continueについては、他のかたがQiitaの記事でも解説されているので、そちらを参照ください。