Mistral

MistralEmbeddingClient menghasilkan penyematan teks dengan model Mistral AI. Gunakan untuk pengindeksan vektor, pencarian semantik, pengklusteran, atau aplikasi lain yang memerlukan klien penyematan Kerangka Kerja Agen.

Penyedia ini saat ini hanya menyediakan penyematan; ini tidak menyediakan klien obrolan Agent Framework.

Pasang paketnya

pip install agent-framework-mistral --pre

Configuration

MISTRAL_API_KEY="<api-key>"
MISTRAL_EMBEDDING_MODEL="mistral-embed"
# Optional compatible endpoint:
MISTRAL_SERVER_URL="<server-url>"

Hasilkan embedding

Buat klien dan panggil get_embeddings().

async def basic_embedding_example() -> None:
    """Generate embeddings for a list of texts."""
    print("=== Basic Embedding Generation ===")

    # 1. Create the embedding client using environment-based configuration.
    client = MistralEmbeddingClient()

    # 2. Generate embeddings for multiple texts.
    texts = ["Hello, world!", "How are you?", "Agent Framework with Mistral AI"]
    try:
        result = await client.get_embeddings(texts)

        # 3. Print the generated vectors and usage metadata.
        print(f"Generated {len(result)} embeddings")
        for i, embedding in enumerate(result):
            print(f"  Text {i + 1}: dimensions={embedding.dimensions}, vector={embedding.vector[:5]}...")

        if result.usage:
            print(
                f"  Usage: {result.usage['input_token_count']} input tokens, "
                f"{result.usage['total_token_count']} total tokens"
            )
    finally:
        await client.close()


async def embedding_with_options_example() -> None:
    """Generate embeddings with custom dimensions."""
    print("\n=== Embedding with Custom Dimensions ===")

    from agent_framework.mistral import MistralEmbeddingOptions

    # Only some models support a custom output dimension (e.g. codestral-embed; mistral-embed does not).
    client = MistralEmbeddingClient(model="codestral-embed")

    options: MistralEmbeddingOptions = {"dimensions": 256}

Gunakan MistralEmbeddingOptions untuk meminta dimensi output yang didukung. Anda juga dapat mengatur MISTRAL_SERVER_URL kapan aplikasi menggunakan titik akhir yang kompatibel dengan kustom.

Important

Mistral AI adalah sistem pihak ketiga. Tinjau persyaratan layanan, penanganan data, batas wilayah, lisensi model, dan biaya penggunaannya sebelum mengirim data aplikasi.

Tools

Alat tidak berlaku karena paket ini saat ini menyediakan klien penyematan, bukan klien obrolan Agent Framework.

Langkah berikutnya

RAG