Mistral

MistralEmbeddingClient 는 Mistral AI 모델을 사용하여 텍스트 포함을 생성합니다. 에이전트 프레임워크 포함 클라이언트가 필요한 벡터 인덱싱, 의미 체계 검색, 클러스터링 또는 기타 애플리케이션에 사용합니다.

이 공급자는 현재 포함만 제공합니다. 에이전트 프레임워크 채팅 클라이언트를 제공하지 않습니다.

패키지 설치

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>"

임베딩 생성

클라이언트를 만들고 호출 get_embeddings()합니다.

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}

지원되는 출력 차원을 요청하는 데 사용합니다 MistralEmbeddingOptions . 애플리케이션에서 사용자 지정 호환 엔드포인트를 사용하는 경우를 설정할 MISTRAL_SERVER_URL 수도 있습니다.

Important

Mistral AI는 타사 시스템입니다. 애플리케이션 데이터를 보내기 전에 서비스 약관, 데이터 처리, 지역 경계, 모델 라이선스 및 사용 비용을 검토합니다.

Tools

이 패키지는 현재 Agent Framework 채팅 클라이언트가 아닌 포함 클라이언트를 제공하므로 도구를 적용할 수 없습니다.

다음 단계

RAG