Mistral: Mistral Embed 2312
Mistral Embed 2312 premieňa text na 1024-rozmerné vektory na sémantické vyhľadávanie, získavanie informácií a analýzu súvisiacich textov. Stránka výrobcu dokumentuje kontext 8k; výsledkom je číselná reprezentácia prepojená s každým vstupom, nie generovaná odpoveď.
O modeli
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Mistral Embed 2312 je model textových embeddingov od Mistral AI na číselnú reprezentáciu významu. Prijíma textový reťazec alebo zoznam reťazcov a vracia embedding každého vstupu. Výsledkom je vektor používaný aplikáciou na podobnosť, vyhľadávanie, klasifikáciu alebo zhlukovanie namiesto konverzačného vysvetlenia. Pevná stránka modelu od výrobcu uvádza mistral-embed-2312.
Vstup, kontext a tvar vektora
Presná stránka modelu dokumentuje označenie kontextu 8k. Každú textovú položku pripravte v rámci príslušnej vstupnej kapacity a jej identitu uchovajte s vektorom. Dlhý zdrojový dokument možno rozdeliť na užitočné pasáže so zachovaním názvu dokumentu, časti a umiestnenia zdroja potrebných na neskoršie vrátenie správneho materiálu.
Príručka Mistral Embed od výrobcu uvádza 1024 rozmerov pre každý textový embedding bez ohľadu na viditeľnú dĺžku vstupu. Krátka otázka a dlhšia pasáž preto majú rovnaký tvar vektora, hoci ich obsah a počty tokenov sa líšia. Ide o rozmer výstupnej reprezentácie, nie rozpočet tokenov odpovede ani mieru počtu zachovaných zdrojových slov.
Zdokumentovaná odpoveď obsahuje embeddingy a informácie o spotrebe tokenov; príklad koncového bodu priraďuje každý vektor k indexu vstupu. Pri spracovaní viacerých textov toto prepojenie zachovajte. Na zobrazenie užitočného výsledku vyhľadávania alebo poskytnutie zdrojového materiálu neskoršiemu kroku potrebuje aplikácia okrem číselného výsledku aj pôvodný text a jeho identifikátory.
Sémantická podobnosť
Príručka vysvetľuje, že súvisiace texty bývajú v priestore embeddingov blízko seba. To podporuje hľadanie pasáží používajúcich iné slová na vyjadrenie rovnakej témy alebo požiadavky. Ilustračný dopyt v znalostnej báze sa môže pýtať na obnovenie prístupu, zatiaľ čo príslušný postup používa pre rovnakú operáciu inú formuláciu. Aplikácia môže porovnať vektor dopytu s uloženými vektormi pasáží namiesto spoliehania sa iba na presnú zhodu slov.
Príklady výrobcu používajú embeddingy normalizované na jednotkovú normu. Pri takýchto vektoroch dávajú kosínusová podobnosť, skalárny súčin a euklidovská vzdialenosť konzistentné poradie podobnosti, hoci ich číselné hodnoty nie sú totožné. Vyberte jednu vhodnú metódu porovnávania a používajte ju konzistentne pre reprezentácie dopytov aj dokumentov.
Podobnosť nie je dôkazom zameniteľnosti dvoch tvrdení. Zachovajte zdrojový text a preskúmajte podmienku, dátum alebo identifikátor dôležitý pre otázku. Dve pasáže sa môžu týkať rovnakého predmetu a pritom opisovať rozdielne postupy či výnimky. Embedding poskytuje signál pre vyhľadávanie; interpretácia vybranej pasáže je samostatnou časťou úlohy.
Vyhľadávanie a odpovede založené na zdrojoch
Praktický dokumentový postup pripraví vektory pasáží znalostnej bázy, uloží ich identifikátory a pôvodný text a potom porovná novú otázku s touto kolekciou. Relevantné pasáže vráťte s umiestnením zdrojov. Aplikácia ich môže ukázať priamo alebo poskytnúť modelu generujúcemu text, ktorý napíše odpoveď podloženú vyhľadaným materiálom.
Pre užitočný výsledok vyhľadávania zachovajte názov dokumentu, časť, pasáž a identifikátor používaný na jej nájdenie. Asistent podpory potom môže vyhľadať postup relevantný pre otázku používateľa a odovzdať ho fáze písania odpovede. Mistral Embed vykonáva krok číselnej reprezentácie; sám nepíše konečné vysvetlenie ani nevykonáva externú akciu.
Ďalšie zdokumentované použitia
Výrobca medzi postupmi s embeddingmi uvádza aj detekciu parafráz, klasifikáciu, zhlukovanie a dávkové spracovanie. Porovnávacia úloha môže na kontrolu vyhľadať pasáže s príbuzným významom. Klasifikačný postup môže porovnať vstup s označenými príkladmi alebo použiť vektory ako príznaky pre samostatný klasifikátor. Zhlukovací postup môže zoskupiť podobné položky na neskorší opis človekom alebo aplikáciou.
Pred prípravou dát definujte účel reprezentácie. Pasáž používaná na sémantické vyhľadávanie má zachovať informáciu, ktorú niekto bude potrebovať po vyhľadaní; klasifikačný príklad má zahŕňať formuláciu, ktorá rozlišuje triedu. Prípravu udržujte konzistentnú, aby dopyt a uložená položka reprezentovali porovnateľný materiál.
Hranice edície a výstupu
Pre dokumenty a ich dopyty používajte rovnakú edíciu modelu a kompatibilnú reprezentáciu. Vektor s rovnakým počtom súradníc z iného modelu nie je automaticky v rovnakom sémantickom priestore. Výmena modelu alebo reprezentácie vyžaduje zachovanie súladu uložených položiek a dopytov.
Táto položka opisuje textový vstup a číselný vektorový výstup s kontextom 8k od výrobcu a zdokumentovanou 1024-rozmernou reprezentáciou Mistral Embed. Konfigurovateľné rozmery a kvantované formáty Codestral Embed patria tomuto samostatne pomenovanému modelu pre kód a nemajú sa tu predpokladať. Obrázky, zvuk, generovaná próza a vykonávanie nástrojov sú samostatné schopnosti mimo tohto výsledku textových embeddingov.
Ailoot Ultra · Embeddingy POST /v1/embeddings mistralai/mistral-embed-2312
mistralai/mistral-embed-2312Úvod
Mistral Embed 2312 premieňa text na 1024-rozmerné vektory na sémantické vyhľadávanie, získavanie informácií a analýzu súvisiacich textov. Stránka výrobcu dokumentuje kontext 8k; výsledkom je číselná reprezentácia prepojená s každým vstupom, nie generovaná odpoveď.
- Povolené vstupy
- Text · token_ids
- Výsledky
- embedding
Dostupné v Ailoot · vstupy a metódy
Ailoot Ultra · Embeddingy POST /v1/embeddings
- Vstup
text,token_ids- Výstup
embedding- Kontext
- 8 192 tokens
- Výstupný formát
- json
| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity mistralai/mistral-embed-2312 | Predvolené— |
Poleinput | Typstring|string[]|integer[]|integer[][] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 Podmienky: Neprázdna homogénna dávka. ID tokenov sú nezáporné celé čísla. Vstupný rozpočet: Maximum: 8 192 · Textová jednotka: bajty UTF8 · Jednotka tokenov: prvky poľa tokenov | Predvolené— |
Poleencoding_format | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity float | Predvolenéfloat |
Poledimensions | Typinteger | PožiadavkaNepodporované | Hodnoty a limity Minimum: 1 | Predvolené— |
Poleuser | Typjson_value | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: Zdroj povoľuje toto pole metadát vo formáte JSON; presný význam na strane dodávateľa sa líši podľa modelu. | Predvolené— |
Polesession_id | Typjson_value | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: Zdroj povoľuje toto pole metadát vo formáte JSON; presný význam na strane dodávateľa sa líši podľa modelu. | Predvolené— |
Poletrace | Typjson_value | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: Zdroj povoľuje toto pole metadát vo formáte JSON; presný význam na strane dodávateľa sa líši podľa modelu. | Predvolené— |
Poleprovider | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: provider.options sa odmieta | Predvolené— |
Kombinácie vstupných podkladov
text_to_embedding
Parametre a životný cyklus metódy
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, input |
Parameterinput_shapes | Špecifikáciastring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
Parameterencoding_format | Špecifikáciafloat |
Parameterdimensions_override | Špecifikáciafalse |
Parametermax_input_budget_units | Špecifikácia8192 |
Parametermultimodal_objects | Špecifikáciafalse |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext, token_ids |
Životný cyklus: synchronous_json
Uchovajte každý index a rozmer vektora.
Názov multimodálneho modelu neznamená, že na tejto konkrétnej trase možno použiť objekty obrázkov.
Cenník
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
- Rýchly režim
- Štandardná sadzba Keď je zvolený rýchly režim
- Režim Flex
- Štandardná sadzba Keď je zvolený režim flex
- Maximálna úroveň uvažovania
- Štandardná sadzba Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)
Sadzby Ailoot
Ceny podľa konfigurácie
| Konfigurácia | Sadzobník | Poplatok |
|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0002 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
Príklady požiadaviek
Ailoot Ultra · Embeddingy
set -eu
: "${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)
Prijať a uložiť výsledky
Ailoot Ultra · Embeddingy
json
Uchovať všetky dokončené výsledky
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Uchovajte každý vektor spolu s jeho indexom. Počet vektorov sa musí rovnať počtu vstupov; rozmery musia byť konzistentné.
Ak treba overiť pôvodnú odpoveď
Nezavádza sa žiadny koncový bod pre úlohy tvorby embeddingov.
Polia odpovede
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleobject | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Poledata[].index | Typinteger |
Poledata[].embedding | Typfinite float[] |
Poleusage | Typobject |
Chyby a ďalšie kroky
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Aliasy
Aliasy modelov
Ailoot Ultra mistralai/mistral-embed-2312
Aliasy ciest metód
Použite cesty metód uvedené vyššie.
Súvisiace ID na volanie
FAQ · Mistral: Mistral Embed 2312
- Aké vstupy a výsledky sú dostupné?
POST /v1/embeddings·mistralai/mistral-embed-2312:text,token_ids→embedding- Aké polia používa požiadavka?
POST /v1/embeddings·mistralai/mistral-embed-2312:model,input,encoding_format,provider- Aké limity platia?
POST /v1/embeddings·mistralai/mistral-embed-2312:ctx:8192;input.budget.maximum:8192(bajty UTF8);input.min_items:1