Source: https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-mistral-embed-2312/ Canonical: https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-mistral-embed-2312/ Language: hu # Mistral: Mistral Embed 2312 [Markdown](https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-mistral-embed-2312/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-mistral-embed-2312/facts.json) ## [Mistral: Mistral Embed 2312](https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-mistral-embed-2312/) A Mistral Embed 2312 szöveget alakít 1024 dimenziós vektorokká szemantikai kereséshez, visszakereséshez és kapcsolódó szövegek elemzéséhez. A gyártó oldala 8k kontextust dokumentál; az eredmény minden bemenethez kötött numerikus reprezentáció, nem generált válasz. - [**Ailoot Ultra · Beágyazások** `POST /v1/embeddings` `mistralai/mistral-embed-2312`](https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-mistral-embed-2312/#method-0) A modellről Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók. A Mistral Embed 2312 a Mistral AI szövegbeágyazási modellje a jelentés numerikus reprezentálására. Szöveges karakterláncot vagy karakterláncok listáját fogadja, és minden bemenethez beágyazást ad vissza. Az eredmény az alkalmazás által hasonlósághoz, visszakereséshez, osztályozáshoz vagy klaszterezéshez használt vektor, nem társalgási magyarázat. A gyártó rögzített modelloldala a mistral-embed-2312 azonosítót adja meg. Bemenet, kontextus és vektorforma A pontos modelloldal 8k kontextusjelölést dokumentál. Minden szöveges elemet az alkalmazandó bemeneti kapacitáson belül készítsen elő, és az elem azonosságát tartsa a vektora mellett. A hosszú forrásdokumentum hasznos részletekre bontható, megőrizve a dokumentum címét, szakaszát és forráshelyét, amelyek a megfelelő anyag későbbi visszaadásához szükségesek. A gyártó Mistral Embed útmutatója szövegbeágyazásonként 1024 dimenziót ad meg, a bemenet látható hosszától függetlenül. A rövid kérdésnek és hosszabb részletnek ezért azonos vektorformája van, tartalmuk és tokenszámuk eltérése ellenére. Ez kimeneti reprezentációs dimenzió, nem választoken-keret vagy a megtartott forrásszavak számának mértéke. A dokumentált válasz a beágyazásokat és tokenhasználati információt tartalmazza; a végpontpélda minden vektort bemeneti indexhez társít. Több szöveg feldolgozásakor őrizze meg ezt a kapcsolatot. Az alkalmazásnak a numerikus eredmény mellett az eredeti szövegre és azonosítóira is szüksége van hasznos keresési találat megjelenítéséhez vagy forrásanyag biztosításához egy későbbi lépésnek. Szemantikai hasonlóság Az útmutató elmagyarázza, hogy a kapcsolódó szövegek általában közel vannak egymáshoz a beágyazási térben. Ez támogatja olyan részletek megtalálását, amelyek eltérő szavakkal fejezik ki ugyanazt a témát vagy követelményt. Egy szemléltető tudásbázis-lekérdezés rákérdezhet a hozzáférés helyreállítására, miközben a releváns eljárás más kifejezést használ ugyanarra a műveletre. Az alkalmazás a lekérdezés vektorát tárolt szövegrészlet-vektorokkal hasonlíthatja össze, nem kizárólag pontos szóegyezésre támaszkodva. A gyártó példái egységnormára normalizált beágyazásokat használnak. Ilyen vektoroknál a koszinuszhasonlóság, skalárszorzat és euklideszi távolság következetes hasonlósági rangsort ad, bár számszerű értékeik nem azonosak. Válasszon egy megfelelő összehasonlítási módszert, és következetesen alkalmazza a lekérdezés- és dokumentumreprezentációkra. A hasonlóság nem bizonyítja, hogy két állítás felcserélhető. Tartsa meg a forrásszöveget, és vizsgálja meg a kérdéshez fontos feltételt, dátumot vagy azonosítót. Két részlet ugyanazt a tárgyat érintheti, miközben eltérő eljárásokat vagy kivételeket ír le. A beágyazás visszakeresési jelzést ad; a kiválasztott részlet értelmezése a feladat külön része. Visszakeresés és forrásalapú válaszok Egy gyakorlati dokumentum-munkafolyamat vektorokat készít elő tudásbázisrészletekhez, tárolja azonosítóikat és eredeti szövegüket, majd új kérdést hasonlít össze e gyűjteménnyel. A releváns részleteket forráshelyükkel együtt adja vissza. Az alkalmazás közvetlenül megmutathatja őket, vagy átadhatja egy szöveggeneráló modellnek, amely a visszakeresett anyagra alapozott választ ír. Hasznos keresési eredményhez őrizze meg a dokumentum címét, szakaszát, szövegrészletét és a megtalálásához használt azonosítót. Egy ügyfélszolgálati asszisztens ezután visszakeresheti a felhasználó kérdéséhez releváns eljárást, és átadhatja a válaszíró lépésnek. A Mistral Embed a numerikus reprezentációs lépést végzi; önmagában nem fogalmazza meg a végső magyarázatot és nem hajt végre külső műveletet. Más dokumentált használatok A gyártó a beágyazási munkafolyamatok között parafrázis-felismerést, osztályozást, klaszterezést és kötegelt feldolgozást is felsorol. Összehasonlítási feladat kapcsolódó jelentésű részleteket kereshet vissza ellenőrzéshez. Osztályozási munkafolyamat címkézett példákkal hasonlíthat össze bemenetet vagy a vektorokat külön osztályozó jellemzőiként használhatja. Klaszterezési munkafolyamat hasonló elemeket csoportosíthat későbbi emberi vagy alkalmazásszintű leíráshoz. Az adatok előkészítése előtt határozza meg a reprezentáció célját. Szemantikai kereséshez használt részlet őrizze meg a visszakeresés után szükséges információt; osztályozási példa tartalmazza az osztályt megkülönböztető megfogalmazást. Az előkészítés legyen következetes, hogy a lekérdezés és tárolt elem összehasonlítható anyagot reprezentáljon. Kiadás- és kimenethatárok A dokumentumokhoz és lekérdezéseikhez ugyanazt a modellkiadást és kompatibilis reprezentációt használja. Másik modellből származó, azonos koordinátaszámú vektor nem automatikusan ugyanabban a szemantikai térben van. A modell vagy reprezentáció cseréje megköveteli a tárolt elemek és lekérdezések összhangjának megőrzését. Ez a bejegyzés szöveges bemenetet és numerikus vektorkimenetet ír le a gyártó 8k kontextusával és a Mistral Embed dokumentált 1024 dimenziós reprezentációjával. A Codestral Embed konfigurálható dimenziói és kvantált formátumai ahhoz a külön elnevezett kódmodellhez tartoznak, és itt nem feltételezhetők. A kép, hang, generált próza és eszközvégrehajtás e szövegbeágyazási eredményen kívüli külön képességek. **Ailoot Ultra · Beágyazások** `POST /v1/embeddings` `mistralai/mistral-embed-2312` [`mistralai/mistral-embed-2312`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=mistralai%2Fmistral-embed-2312&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-embed-2312&fmt=embeddings) Mistral /`mistralai/mistral-embed-2312` ### Kezdő lépések A Mistral Embed 2312 szöveget alakít 1024 dimenziós vektorokká szemantikai kereséshez, visszakereséshez és kapcsolódó szövegek elemzéséhez. A gyártó oldala 8k kontextust dokumentál; az eredmény minden bemenethez kötött numerikus reprezentáció, nem generált válasz. Elfogadott bemenetek Szöveg · token\_ids Eredmények embedding ### Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok **Ailoot Ultra · Beágyazások** `POST /v1/embeddings` Bemenet `text`, `token_ids` Kimenet `embedding` Kontextus 8192 tokens Kimeneti formátum json | Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett | | --- | --- | --- | --- | --- | | Mező`model` | Típus`string` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok mistralai/mistral-embed-2312 | Alapértelmezett— | | Mező`input` | Típus`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 Feltételek: Nem üres, homogén köteg. A tokenazonosítók nemnegatív egész számok. Bemeneti keret: Maximum: 8192 · Szövegegység: UTF8-bájtok · Tokenegység: tokentömb elemei | Alapértelmezett— | | Mező`encoding_format` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok float | Alapértelmezettfloat | | Mező`dimensions` | Típus`integer` | KövetelményNem támogatott | Értékek és korlátok Minimum: 1 | Alapértelmezett— | | Mező`user` | Típus`json_value` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A forrás engedélyezi ezt a JSON-metaadatmezőt; a szolgáltatónál érvényes pontos jelentése modellenként eltér. | Alapértelmezett— | | Mező`session_id` | Típus`json_value` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A forrás engedélyezi ezt a JSON-metaadatmezőt; a szolgáltatónál érvényes pontos jelentése modellenként eltér. | Alapértelmezett— | | Mező`trace` | Típus`json_value` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A forrás engedélyezi ezt a JSON-metaadatmezőt; a szolgáltatónál érvényes pontos jelentése modellenként eltér. | Alapértelmezett— | | Mező`provider` | Típus`object` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A provider.options elutasítva | Alapértelmezett— | Bemeneti anyagok kombinációi **text\_to\_embedding** Metódus paraméterei és életciklusa | Paraméter | Szerződés | | --- | --- | | Paraméter`content_type` | Szerződésapplication/json | | Paraméter`required` | Szerződésmodel, input | | Paraméter`input_shapes` | Szerződésstring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] | | Paraméter`encoding_format` | Szerződésfloat | | Paraméter`dimensions_override` | Szerződésfalse | | Paraméter`max_input_budget_units` | Szerződés8192 | | Paraméter`multimodal_objects` | Szerződésfalse | | Paraméter`material_types` | Szerződéstext, token\_ids | Életciklus: `synchronous_json` Őrizze meg minden vektor indexét és dimenzióját. A multimodális modell neve ezen a pontos útvonalon nem teszi lehetővé képobjektumok használatát. ### Díjcsomagok A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek. Gyors mód Normál díjszabás Ha a gyors mód van kiválasztva Flex mód Normál díjszabás Ha a flex mód van kiválasztva Maximális gondolkodási ráfordítás Normál díjszabás Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik #### Ailoot-díjak #### Árak beállításonként | Beállítás | Díjtáblázat | Díj | | --- | --- | --- | | BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek **$0.0002** / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek **$0** / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása **—** / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba **—** / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra **—** / 1K token | Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. [A foglalás és az elszámolás működése →](https://ailoot.ai/docs/hu/billing/reserve/) ### Példakérések #### Ailoot Ultra · Beágyazások curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-embed-2312", "input": ["First document", "Second document"]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")})) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.embeddings.create(model='mistralai/mistral-embed-2312',input=["First document","Second document"]) print(result) for item in result.data:print(item.index,item.embedding) ``` ### Eredmények fogadása és mentése #### Ailoot Ultra · Beágyazások json ##### Őrizzen meg minden elkészült eredményt Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt. Őrizzen meg minden vektort az indexével együtt. A vektorok számának meg kell egyeznie a bemenetek számával; a dimenzióknak egységesnek kell lenniük. ##### Ha az eredeti választ ellenőrizni kell Nem kerül bevezetésre külön beágyazási feladatvégpont. Válaszmezők | Mező | Típus | | --- | --- | | Mező`object` | Típusstring | | Mező`model` | Típusstring | | Mező`data[].index` | Típusinteger | | Mező`data[].embedding` | Típusfinite float\[\] | | Mező`usage` | Típusobject | Hibák és következő lépések | Válasz | Feltétel | Következő lépés | | --- | --- | --- | | Válasz400 · `invalid_request_error` | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. | ### Álnevek #### Modell álnevei **Ailoot Ultra** [`mistralai/mistral-embed-2312`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=mistralai%2Fmistral-embed-2312&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-embed-2312&fmt=embeddings) #### Metódusútvonalak álnevei Használja a fent látható metódusútvonalakat. #### Kapcsolódó modellazonosítók [`mistralai/mistral-embed-2312`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=mistralai%2Fmistral-embed-2312&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-embed-2312&fmt=embeddings) FAQ · Mistral: Mistral Embed 2312 Milyen bemenetek és eredmények érhetők el? `POST /v1/embeddings` · `mistralai/mistral-embed-2312`: `text`, `token_ids` → `embedding` Mely mezőket használja a kérés? `POST /v1/embeddings` · `mistralai/mistral-embed-2312`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider` Milyen korlátok érvényesek? `POST /v1/embeddings` · `mistralai/mistral-embed-2312`: `ctx`: `8192`; `input.budget.maximum`: `8192` (UTF8-bájtok); `input.min_items`: `1` Csatlakoztassa az Ailootot a Claude Code-hoz, OpenCode-hoz, Hermeshez vagy saját alkalmazásához. ## A vállalat és projektportfóliója A vállalat és projektportfóliója: ügyfelek milliói; havi értékesítés milliárdos nagyságrendben. ## Vásároljon tokeneket kedvezménnyel. Előfizetési kedvezmény rendszeres munkához. Promókódok — akár 50% tokenvásárlási kedvezmény. Előfizetés Válasszon kedvezményes tarifát a rendszeres kéréseihez. Promókód akár 50%-ig Vásárláskor adja meg a kódot. Az ár az érvényes akció szerint újraszámolódik. Költségek az előzményekben Minden kéréshez megmarad a modell, a tokenek és az összeg. [Előfizetés kiválasztása](https://ailoot.ai/docs/hu/billing/subscriptions/) · [Modellárak megtekintése](https://ailoot.ai/models/hu/) ## Csatlakoztassa az API-t az értékesített termékéhez. SaaS, alkalmazások és botok — az Ailoot ajánlati feltételei és licencszerződése alapján. Viszonteladáshoz kérjen viszonteladói licencet. Kereskedelmi alkalmazás Építsen szöveg-, kép-, videó- és hanggenerálást szolgáltatása fizetős funkcióiba. Viszonteladói licenc Küldje el a projekt leírását és a hozzáférés módját. Kérjen írásos használati és viszonteladási feltételeket. Dokumentumok a weboldalon Az ajánlati feltételek, licencszerződés és adatkezelési szabályzat már a csatlakoztatás előtt elérhető. [Viszonteladói licenc kérése](mailto:support@ailoot.ai) · [Ajánlati feltételek és licencszerződés](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=hu) ## Ailoot · A vállalat és projektportfóliója Az Ailoot felhalmozott működési tapasztalatra, széles ügyfélkörre, stabil szolgáltatásra és folyamatos KPI-ellenőrzésre épít. A vállalat és projektportfóliója: ügyfelek milliói; havi értékesítés milliárdos nagyságrendben. Az Ailoot ezt a működési tapasztalatot használja az ügyfelek termékeiben, ágenseiben, alkalmazásaiban és automatizálásaiban elérhető AI-funkciók API-hozzáféréséhez.