미스트랄 AI

Mistral AI의 임베딩 모델은 텍스트 입력을 조밀한 숫자 벡터로 변환하여 텍스트의 기본 의미를 효과적으로 포착하도록 설계된 텍스트 임베딩 모델입니다. 이 모델은 시맨틱 검색, 자연어 이해, 문맥 인식 애플리케이션과 같은 작업에 고도로 최적화되어 있어 다양한 AI 기반 솔루션에 적합합니다.

Milvus는 MistralAIEmbeddingFunction 클래스를 통해 Mistral AI의 임베딩 모델과 통합됩니다. 이 클래스는 Mistral AI 임베딩 모델을 사용하여 문서와 쿼리를 인코딩하고 임베딩을 Milvus 인덱싱과 호환되는 고밀도 벡터로 반환하는 메서드를 제공합니다. 이 기능을 활용하려면 Mistral AI에서 API 키를 받으세요.

이 기능을 사용하려면 필요한 종속성을 설치하세요:

pip install --upgrade pymilvus
pip install "pymilvus[model]"

그런 다음 MistralAIEmbeddingFunction을 인스턴스화합니다:

from pymilvus.model.dense import MistralAIEmbeddingFunction

ef = MistralAIEmbeddingFunction(
    model_name="mistral-embed", # Defaults to `mistral-embed`
    api_key="MISTRAL_API_KEY" # Provide your Mistral AI API key
)

매개변수

• model_name (문자열)

  인코딩에 사용할 미스트랄 AI 임베딩 모델의 이름입니다. 기본값은 mistral-embed 입니다. 자세한 내용은 임베딩을 참조하세요.

• api_key (문자열)

  Mistral AI API에 액세스하기 위한 API 키입니다.

문서용 임베딩을 만들려면 encode_documents() 메서드를 사용합니다:

docs = [
    "Artificial intelligence was founded as an academic discipline in 1956.",
    "Alan Turing was the first person to conduct substantial research in AI.",
    "Born in Maida Vale, London, Turing was raised in southern England.",
]

docs_embeddings = ef.encode_documents(docs)

# Print embeddings
print("Embeddings:", docs_embeddings)
# Print dimension and shape of embeddings
print("Dim:", ef.dim, docs_embeddings[0].shape)

예상 출력은 다음과 유사합니다:

Embeddings: [array([-0.06051636, 0.03207397, 0.04684448, ..., -0.01618958,
       0.02442932, -0.01302338]), array([-0.04675293, 0.06512451, 0.04290771, ..., -0.01454926,
       0.0014801 , 0.00686646]), array([-0.05978394, 0.08728027, 0.02217102, ..., -0.00681305,
       0.03634644, -0.01802063])]
Dim: 1024 (1024,)

쿼리에 대한 임베딩을 만들려면 encode_queries() 메서드를 사용합니다:

queries = ["When was artificial intelligence founded",
           "Where was Alan Turing born?"]

query_embeddings = ef.encode_queries(queries)

print("Embeddings:", query_embeddings)
print("Dim", ef.dim, query_embeddings[0].shape)

예상 출력은 다음과 유사합니다:

Embeddings: [array([-0.04916382, 0.04568481, 0.03594971, ..., -0.02653503,
       0.02804565, 0.00600815]), array([-0.05938721, 0.07098389, 0.01773071, ..., -0.01708984,
       0.03582764, 0.00366592])]
Dim 1024 (1024,)