• DONNÉES VECTORIELLES
  • PRÊT POUR LE RAG
  • RECHERCHE SÉMANTIQUE
  • RÉVISION HUMAINE

Générer des embeddings pour la recherche sémantique avec votre IA

Connectez Mistral AI à votre agent pour transformer vos textes en vecteurs. Une fois lié, votre IA gère toute la partie mathématique nécessaire à la recherche sémantique.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment obtenir des embeddings via Mistral AI ?

Votre agent utilise l'outil generate_embeddings pour convertir le texte en vecteurs numériques. Ces vecteurs permettent à votre IA de trouver des informations pertinentes basées sur le sens plutôt que sur de simples mots-clés. Vous obtenez ainsi les données nécessaires pour alimenter une base de données vectorielle.

Résultats de la vectorisation

Ce que votre IA produit

Voici les résultats directs après le traitement de votre texte par l'agent.

DONNÉES VECTORIELLES

Représentations numériques

L'IA génère des vecteurs denses pour chaque segment de texte. Vous obtenez les chiffres exacts pour alimenter votre base de données vectorielle.

PRÊT POUR LE RAG

Contexte de récupération

Votre agent transforme les documents en formats exploitables. Cela facilite l'extraction de faits pertinents lors d'une conversation.

RECHERCHE SÉMANTIQUE

Correspondance par le sens

L'IA trouve le contenu selon l'intention plutôt que par mots-clés. Cela garantit des résultats de recherche bien plus précis.

RÉVISION HUMAINE

Sélection manuelle

Vous décidez quels segments de texte méritent d'être vectorisés. L'IA ne choisit pas votre matériel source à votre place.

Le flux

Ce que fait votre IA quand le texte arrive.

L'IA s'occupe de toute la complexité de la vectorisation pour vous éviter d'écrire les calculs vous-même.

  1. Entrée du texte

    Vous fournissez le texte brut ou les documents à indexer. L'IA prépare ces chaînes de caractères pour le traitement.

    generate_embeddings

  2. Vectorisation du contenu

    L'IA convertit le texte en une liste de nombres. Cela crée l'empreinte sémantique de chaque segment.

    generate_embeddings

  3. Formatage pour le stockage

    Les embeddings obtenus sont prêts à être envoyés vers votre base vectorielle. Les données sont ainsi prêtes pour une utilisation immédiate.

    generate_embeddings

  4. Vérification des résultats

    Vous contrôlez la sortie pour vérifier que les vecteurs représentent fidèlement le texte. Cette étape garantit la précision de votre recherche.

    generate_embeddings

Essayez

Copiez ces commandes pour commencer.

Utilisez ces prompts pour lancer immédiatement le processus d'embedding.

Points de départ

Remplacez le texte entre crochets par vos noms de fichiers ou vos extraits de texte réels.

Mistral AI Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_RItYCqkPVcmlLP5CJAIJqs2Q9bmQGkYaBIA6d31x/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Mistral AI capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "mistral-ai-frontier-llms-embeddings-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_RItYCqkPVcmlLP5CJAIJqs2Q9bmQGkYaBIA6d31x/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Générer des embeddings pour le texte contenu dans mon fichier 'project_notes.txt'.

  • Créer des vecteurs pour les retours clients de ce tableur.

  • Utiliser l'outil generate_embeddings sur le contenu du dossier 'legal_docs'.

  • Convertir ce paragraphe en embedding pour une recherche sémantique.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Commencez ici

Connectez Mistral AI une seule fois, puis demandez.

Liez votre compte une fois. Vos identifiants restent chiffrés et vous pouvez utiliser les outils dans n'importe quel client compatible MCP.

Connecter Mistral AI à votre IA

FAQ

Fonctionnement de la tâche d'embedding

  • 01

    L'IA peut-elle supprimer automatiquement mes fichiers sources après l'embedding ?

    Non. L'IA lit uniquement le texte pour créer les embeddings. Elle n'a aucune permission pour supprimer ou modifier vos fichiers originaux.

  • 02

    L'IA stocke-t-elle les embeddings pour moi ?

    Non. L'IA génère les vecteurs, mais il vous appartient de les enregistrer dans votre propre base de données vectorielle.

  • 03

    Puis-je utiliser ces embeddings avec n'importe quel modèle ?

    Les embeddings sont générés par Mistral, ils sont donc plus performants avec des modèles supportant des dimensions vectorielles similaires.

  • 04

    L'IA choisira-t-elle elle-même les parties de mon document à vectoriser ?

    Non. Vous devez indiquer à l'IA quels textes ou fichiers spécifiques traiter via les outils mis à disposition.

  • 05

    L'IA peut-elle effectuer la recherche sémantique elle-même ?

    L'IA génère les vecteurs nécessaires à la recherche. La correspondance et la récupération des données se font dans votre base vectorielle ou votre moteur de recherche.

  • D'autres questions sur Mistral AI ? La page du connecteur y répond. Voir toutes les capacités du connecteur Mistral AI

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