Mistral

MistralEmbeddingClient gera inserções de texto com modelos de IA do Mistral. Use-o para indexação de vetor, pesquisa semântica, clustering ou outros aplicativos que precisam de um cliente de inserção do Agent Framework.

Atualmente, esse provedor fornece apenas inserções; ele não fornece um cliente de chat do Agent Framework.

Instalar o pacote

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>"

Gerar inserções

Crie o cliente e chame 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}

Use MistralEmbeddingOptions para solicitar uma dimensão de saída com suporte. Você também pode definir MISTRAL_SERVER_URL quando o aplicativo usa um ponto de extremidade compatível personalizado.

Importante

A IA do Mistral é um sistema de terceiros. Examine seus termos de serviço, tratamento de dados, limites regionais, licenciamento de modelo e custos de uso antes de enviar dados do aplicativo.

Tools

As ferramentas não são aplicáveis porque esse pacote atualmente fornece um cliente de inserção, não um cliente de chat do Agent Framework.

Próximas Etapas 

Sinalização de Trânsito