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

CohereのダッシュボードからAPIキーを取得します。
「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

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。
「+」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

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。