✨ 自动补全

OPL 数据空间提供 AI 驱动的自动补全。当你在输入提示词时，它会实时给出后续内容建议，类似聊天输入框里的 Copilot。

工作方式

启用后， OPL 数据空间会监控聊天输入框内容。当你暂停输入时，它会把当前文本发送给一个轻量级 Task Model，预测你接下来最可能输入的词或句子，并以“幽灵文本”的形式显示出来。

• 接受建议：按 Tab 或 Right Arrow
• 忽略建议：继续输入即可覆盖

性能建议

自动补全极度依赖 Task Model 的响应速度。推荐使用小型、快速、非推理型 模型，例如：

• Llama 3.2（1B / 3B）
• Qwen 3（0.6B / 3B）
• Gemma 3（1B / 4B）
• GPT-5 Nano

尽量不要用 o1、o3 这类推理模型，否则补全延迟会非常明显。

配置方式

自动补全有两层配置：

1. 全局配置（管理员）

管理员决定服务器是否提供自动补全能力。

路径：

• Admin Settings > 界面 > Task Model
• 打开 Autocomplete Generation

2. 用户个人设置

即使全局已开启，用户也可以在个人设置中关闭：

• 设置 > 界面
• 切换 Autocomplete Generation

备注

如果管理员全局关闭了 Autocomplete，用户无法在个人设置里重新启用。

性能与排障

为什么没有出现建议

1. 检查管理员和用户两侧是否都已启用
2. 检查 Task Model 是否已配置
3. 检查 Task Model 是否过大或运行过慢
4. 确认没有使用推理模型作为 Task Model

性能影响

自动补全会在你每次暂停输入时向模型发请求：

• 本地模型：会消耗宿主机 CPU / GPU
• API Provider：会增加大量短请求

注意

在多用户实例且本地硬件有限时，通常建议关闭自动补全，把资源优先留给真正的对话生成。