Mistral: Mistral Embed 2312
Mistral Embed 2312 мәтінді семантикалық іздеу, ақпарат табу және қатысты мәтіндерді талдау үшін 1024 өлшемді векторларға айналдырады. Өндіруші беті 8k контекстін құжаттайды; нәтиже — генерацияланған жауап емес, әр кіріспен байланыстырылған сандық көрініс.
Модель туралы
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Mistral Embed 2312 — мағынаны сандық түрде бейнелеуге арналған Mistral AI мәтін эмбеддинг моделі. Ол мәтіндік жолды немесе жолдар тізімін қабылдап, әр кіріске эмбеддинг қайтарады. Нәтиже — әңгімелесу түсіндірмесі емес, қолданба ұқсастықты бағалау, іздеу, жіктеу немесе кластерлеу үшін қолданатын вектор. Өндірушінің бекітілген модель беті mistral-embed-2312 идентификаторын көрсетеді.
Кіріс, контекст және вектор пішіні
Нақты модель беті 8k контекст белгісін құжаттайды. Әр мәтін элементін тиісті кіріс сыйымдылығында дайындап, элемент сәйкестігін векторымен сақтаңыз. Ұзын бастапқы құжатты кейін дұрыс материалды қайтаруға қажет құжат атауын, бөлімін және дереккөз орнын сақтай отырып, пайдалы үзінділерге бөлуге болады.
Өндірушінің Mistral Embed нұсқаулығы кірістің көрінетін ұзындығына қарамастан әр мәтін эмбеддингіне 1024 өлшем көрсетеді. Сондықтан қысқа сұрақ пен ұзын үзіндінің мазмұны және токен саны әртүрлі болса да, вектор пішіні бірдей. Бұл — шығыс көрінісінің өлшемі, жауап токендерінің бюджеті немесе қанша бастапқы сөз сақталатынының өлшемі емес.
Құжатталған жауап эмбеддингтерді және токен қолдану ақпаратын қамтиды; эндпоинт мысалы әр векторды кіріс индексімен байланыстырады. Бірнеше мәтінді өңдегенде осы байланысты сақтаңыз. Пайдалы іздеу нәтижесін көрсетуге немесе кейінгі қадамға бастапқы материал беруге қолданбаға сандық нәтижемен бірге бастапқы мәтін және оның идентификаторлары қажет.
Семантикалық ұқсастық
Нұсқаулық қатысты мәтіндер эмбеддинг кеңістігінде әдетте бір-біріне жақын болатынын түсіндіреді. Бұл бір тақырыпты немесе талапты әртүрлі сөзбен білдіретін үзінділерді табуды қолдайды. Мысалы, білім базасына берілген сұрау қолжетімділікті қалай қалпына келтіруге болатыны туралы болуы мүмкін, ал тиісті рәсім сол операцияны басқа тіркеспен сипаттайды. Қолданба тек дәл сөз сәйкестігіне сүйенбей, сұрау векторын сақталған үзінді векторларымен салыстыра алады.
Өндіруші мысалдары бірлік нормаға келтірілген эмбеддингтерді қолданады. Осындай векторлар үшін косинустық ұқсастық, скалярлық көбейтінді және евклидтік қашықтық сандық мәндері бірдей болмаса да, үйлесімді ұқсастық ретін береді. Бір тиісті салыстыру тәсілін таңдап, оны сұрау және құжат көріністеріне бірізді қолданыңыз.
Ұқсастық екі тұжырымның өзара алмастырылатынына дәлел емес. Бастапқы мәтінді сақтап, сұраққа маңызды шартты, датаны немесе идентификаторды тексеріңіз. Екі үзінді бір тақырыпқа қатысты болып, әртүрлі рәсім не ерекшелік сипаттауы мүмкін. Эмбеддинг іздеу сигналын береді; таңдалған үзіндіні түсіндіру — тапсырманың бөлек бөлігі.
Іздеу және дереккөзге негізделген жауаптар
Практикалық құжат үдерісі білім базасы үзінділеріне векторлар дайындап, идентификаторлар мен бастапқы мәтінді сақтайды, содан кейін жаңа сұрақты осы жинақпен салыстырады. Тиісті үзінділерді дереккөз орындарымен қайтарыңыз. Қолданба оларды тікелей көрсете алады немесе табылған материалға негізделген жауап жазатын мәтін генерациясы моделіне бере алады.
Пайдалы іздеу нәтижесі үшін құжат атауын, бөлімін, үзіндіні және оны табуға қолданылатын идентификаторды сақтаңыз. Сонда қолдау ассистенті пайдаланушы сұрағына қатысты рәсімді тауып, оны жауап жазу кезеңіне бере алады. Mistral Embed сандық бейнелеу қадамын орындайды; ол соңғы түсіндірмені өзі жазбайды және сыртқы әрекетті орындамайды.
Басқа құжатталған қолданулар
Өндіруші эмбеддинг үдерістерінің ішінде парафразаны анықтау, жіктеу, кластерлеу және пакеттік өңдеуді де атайды. Салыстыру тапсырмасы тексеруге мағынасы қатысты үзінділерді таба алады. Жіктеу үдерісі кірісті таңбаланған мысалдармен салыстыра алады немесе векторларды бөлек жіктеуішке белгі ретінде қолданады. Кластерлеу үдерісі ұқсас элементтерді кейін адам не қолданба сипаттауы үшін топтай алады.
Деректерді дайындамас бұрын көріністің мақсатын анықтаңыз. Семантикалық іздеу үзіндісі іздеуден кейін қажет ақпаратты сақтауы керек; жіктеу мысалы сыныпты ажырататын тұжырымды қамтуы тиіс. Сұрау мен сақталған элемент салыстыруға болатын материалды бейнелеуі үшін дайындықты бірізді ұстаңыз.
Нұсқа және шығыс шекаралары
Құжаттар мен олардың сұрауларына бір модель нұсқасын және үйлесімді көріністі қолданыңыз. Басқа модельден алынған вектордың координат саны бірдей болуы оның сол семантикалық кеңістікке жататынына кепіл емес. Модельді не көріністі алмастырғанда сақталған элементтер мен сұраулардың сәйкестігін сақтау қажет.
Бұл жазба өндірушінің 8k контексті және Mistral Embed моделінің құжатталған 1024 өлшемді көрінісі бар мәтіндік кіріс пен сандық вектор шығысын сипаттайды. Codestral Embed моделінің бапталатын өлшемдері мен квантталған пішімдері сол бөлек атаулы код моделіне тиесілі; мұнда оларды бар деп қабылдауға болмайды. Суреттер, аудио, генерацияланған мәтін және құрал орындау — осы мәтін эмбеддингі нәтижесінен тыс бөлек мүмкіндіктер.
Ailoot Ultra · Эмбеддингтер POST /v1/embeddings mistralai/mistral-embed-2312
mistralai/mistral-embed-2312Бастау
Mistral Embed 2312 мәтінді семантикалық іздеу, ақпарат табу және қатысты мәтіндерді талдау үшін 1024 өлшемді векторларға айналдырады. Өндіруші беті 8k контекстін құжаттайды; нәтиже — генерацияланған жауап емес, әр кіріспен байланыстырылған сандық көрініс.
- Қабылданатын кіріс деректері
- Мәтін · token_ids
- Нәтижелер
- embedding
Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер
Ailoot Ultra · Эмбеддингтер POST /v1/embeddings
- Кіріс
text,token_ids- Шығыс
embedding- Контекст
- 8 192 tokens
- Шығыс пішімі
- json
| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер mistralai/mistral-embed-2312 | Әдепкі— |
Өрісinput | Түріstring|string[]|integer[]|integer[][] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 Шарттар: Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар. Кіріс бюджеті: Ең көбі: 8 192 · Мәтін бірлігі: UTF8 байттары · Токен бірлігі: токендер массивінің элементтері | Әдепкі— |
Өрісencoding_format | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер float | Әдепкіfloat |
Өрісdimensions | Түріinteger | ТалапҚолдау көрсетілмейді | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 | Әдепкі— |
Өрісuser | Түріjson_value | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты. | Әдепкі— |
Өрісsession_id | Түріjson_value | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты. | Әдепкі— |
Өрісtrace | Түріjson_value | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты. | Әдепкі— |
Өрісprovider | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: provider.options қабылданбайды | Әдепкі— |
Кіріс материалдарының үйлесімдері
text_to_embedding
Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, input |
Параметрinput_shapes | Параметр талаптарыstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
Параметрencoding_format | Параметр талаптарыfloat |
Параметрdimensions_override | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmax_input_budget_units | Параметр талаптары8192 |
Параметрmultimodal_objects | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext, token_ids |
Өмірлік цикл: synchronous_json
Әрбір вектордың индексін және өлшемін сақтаңыз.
Модель атауының мультимодаль болуы осы нақты жолда кескін объектілерін қабылдауға рұқсат бермейді.
Тарифтер
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
- Жылдам режим
- Стандартты тариф Жылдам режим таңдалғанда
- Икемді режим
- Стандартты тариф flex режимі таңдалғанда
- Ой қорытудың ең жоғары деңгейі
- Стандартты тариф Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда
Ailoot мөлшерлемелері
Баптаулар бойынша бағалар
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Төлем |
|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0002 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
Сұрау мысалдары
Ailoot Ultra · Эмбеддингтер
set -eu
: "${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
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)
Нәтижелерді алу және сақтау
Ailoot Ultra · Эмбеддингтер
json
Барлық дайын нәтижені сақтау
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Әрбір векторды индексімен бірге сақтаңыз. Векторлар саны кіріс элементтерінің санына тең болуы керек; өлшемдері бірдей болуы керек.
Бастапқы жауапты тексеру қажет болса
Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді.
Жауап өрістері
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісobject | Түріstring |
Өрісmodel | Түріstring |
Өрісdata[].index | Түріinteger |
Өрісdata[].embedding | Түріfinite float[] |
Өрісusage | Түріobject |
Қателер және келесі қадамдар
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Балама атаулар
Модельдердің балама атаулары
Ailoot Ultra mistralai/mistral-embed-2312
Әдіс жолдарының балама атаулары
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Шақыруға арналған байланысты ID
FAQ · Mistral: Mistral Embed 2312
- Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?
POST /v1/embeddings·mistralai/mistral-embed-2312:text,token_ids→embedding- Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?
POST /v1/embeddings·mistralai/mistral-embed-2312:model,input,encoding_format,provider- Қандай шектеулер қолданылады?
POST /v1/embeddings·mistralai/mistral-embed-2312:ctx:8192;input.budget.maximum:8192(UTF8 байттары);input.min_items:1