Гайд · TNWS AI
Как использовать embeddings Mistral для семантического поиска по документам
Практическое руководство: рабочий пример, структура ответа, ограничения, негативные тесты и проверка результата для запроса «как использовать embeddings Mistral».
Разбейте документы на смысловые фрагменты, получите embeddings одной версией модели и храните вектор вместе с source, version и access policy. По запросу ищите top-k, фильтруйте права и передавайте найденные фрагменты генеративной модели.
Рабочий пример
r=client.embeddings.create(
model="mistral-embed",
inputs=["Условия возврата товара в течение 14 дней"]
)
vector=r.data[0].embedding
assert len(vector)>0
# Сохраните model, vector, source_id, version и ACL.
Что важно в реализации
- Векторы разных моделей нельзя смешивать без переиндексации.
- Chunk должен сохранять заголовок и смысл, а не быть случайным числом символов.
- Порог сходства подбирают по размеченным запросам.
- ACL применяется до выдачи фрагмента модели.
Пошаговая проверка
- Соберите 30 запросов с правильными фрагментами.
- Измерьте recall@5 и долю запросов без ответа.
- Добавьте две версии документа: поиск должен предпочесть актуальную по metadata.
Чего не делать
- Не публикуйте API-ключ и не передавайте его браузеру.
- Не записывайте результат в базу без проверки структуры.
- Не делайте бесконечные повторы после 401, 429 или 5xx.
- Не называйте уверенный текст доказанным фактом.
Ограничения
Доступность моделей, контекст, лимиты и цена зависят от актуальной версии сервиса и аккаунта. Сначала запускайте небольшой тест на обезличенных данных. Для важных решений используйте первичный источник и независимую проверку.
FAQ
Можно ли использовать пример в production?
Только после добавления таймаутов, обработки ошибок, лимитов и защиты секретов.
Как выбрать модель?
Сверить текущий список моделей и возможности в официальной документации непосредственно перед внедрением.
Нужно ли проверять ответ модели?
Да: формат — валидатором, факты — источником или базой, вычисления — обычным кодом.
Почему нет фиксированной цены?
Цены меняются и зависят от модели; используйте актуальную официальную страницу тарификации.
Официальный источник
Проверено 12 сентября 2026 года: https://docs.mistral.ai/capabilities/embeddings/
Читайте также
Как настроить function calling в Mistral API: tools, tool_calls и tool result
Практическое руководство: рабочий пример, структура ответа, ограничения, негативные тесты и проверка результата для запроса «как настроить function calling Mistral».
Как отправить первый запрос в Mistral API через официальный Python SDK
Практическое руководство: рабочий пример, структура ответа, ограничения, негативные тесты и проверка результата для запроса «как подключить Mistral API».
Как получить Structured Output в Mistral API и валидировать Pydantic
Практическое руководство: рабочий пример, структура ответа, ограничения, негативные тесты и проверка результата для запроса «как получить JSON Mistral API».
Комментарии
Пока тихо. Скажите первое слово