Mistral Embed 2312
нейросеть
Mistral Embed 2312 — эмбеддинги от Mistral AI: векторы размерностью 1024 для семантического поиска и RAG-систем.
Характеристики
- Входные данные
- текст
- Результат
- векторы (эмбеддинги)
- Размер контекста
- 8 192 токена
- Размерность вектора
- 1 024
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Как работает Mistral Embed 2312?
Mistral Embed 2312 — специализированная модель эмбеддингов от Mistral AI, выпущенная в конце 2023 года. Она преобразует текст в векторы размерностью 1024, пригодные для индексации в Qdrant, pgvector и других векторных базах. В BotHub модель подключается через единый OpenAI-совместимый API, так что переключение между моделями не требует переписывать интеграцию. Доступ открыт из РФ без VPN и зарубежной карты, оплата в рублях по факту за токены. Применений много: семантический поиск по документации и базе знаний, retrieval-слой для RAG-ассистента, кластеризация обращений поддержки, дедупликация карточек товаров, ранжирование фрагментов перед передачей в генеративную модель.Частые вопросы о Mistral Embed 2312
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
mistral-embed-2312 превращает текст в векторы, и это основа семантического поиска, RAG, кластеризации, дедупликации, классификации и рекомендаций. Контекст 8192 токена позволяет кодировать целые фрагменты документов, а не только короткие фразы. Полученные векторы удобно хранить в Qdrant, pgvector или другом векторном хранилище.
На выходе числовой вектор фиксированной размерности, у Mistral Embed это 1024 значения, а не текст. Качество поиска определяется тем, насколько близко в векторном пространстве оказываются связанные по смыслу фрагменты. Сам ответ приходит массивом чисел через OpenAI-совместимый API и сразу ложится в векторную базу.
Пошаговых рассуждений в наших данных не отмечено, и для эмбеддера это непрофильная задача: он не ведёт диалог, а кодирует смысл текста в вектор. Логику поверх найденных фрагментов строит ваше приложение или отдельная генеративная модель, подключить её можно в том же окне BotHub.
В наших данных вызов функций и структурированный вывод JSON не отмечены: модель возвращает векторы, а не аргументы инструментов. Если сценарию нужны tool calls, поставьте рядом генеративную модель, единый OpenAI-совместимый API BotHub позволяет сменить её без переписывания интеграции.
Приём изображений, аудио и видео в наших данных не отмечен: на вход подаётся текст, который превращается в вектор. Для мультимодальных сценариев возьмите подходящую модель из каталога, запросы пойдут через тот же ключ и тот же эндпоинт, без отдельной интеграции.
Данных о поддерживаемых языках у нас нет, поэтому обещать точность именно на русском не станем, надёжнее проверить на своём корпусе, сравнив близость связанных по смыслу фрагментов. Доступ к модели из России работает без VPN и зарубежной карты, оплата российскими картами в рублях по факту использования.