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Wolfram言語 ＆ システムドキュメントセンター

"MistralAI" (サービス接続)

このサービス接続には次が必要です：LLMアクセス »
Wolfram言語でMistral AI APIを使う．

接続と認証

ServiceConnect["MistralAI"]はMistral AI APIへの接続を確立する．それまでに保存された接続が見付かった場合は，それが使われる．それ以外の場合は，新たな認証リクエストが起動される．
この接続の使用には，インターネットのアクセスとMistral AIのアカウントが必要である．

リクエスト

ServiceExecute["MistralAI","request",params]は，パラメータparams を使ってMistral AI APIにリクエストを送信する．次は可能なリクエストである．
リクエスト：

"TestConnection" — 接続が機能している場合はSuccessを，それ以外の場合はFailureを返す

テキスト

リクエスト：

"Chat" — 与えられたチャットの会話に対する応答を作成する

パラメータ：
  • "Messages"（必須）会話中のメッセージのリスト
    "MaxTokens"Automatic生成するトークンの最大数
    "Model"Automatic使用するモデルの名前
    "Stream"False結果をサーバが送信したイベントとして返す
    "Temperature"Automaticサンプリング温度（0から1まで）
    "ToolChoice"Automaticモデルが呼び出すツール（もしあれば）
    "Tools"Automaticモデルが使用可能な，1つまたは複数のLLMToolオブジェクト
    "TopProbabilities"Automatic最高確率の k クラスでのみサンプリングする
    "TotalProbabilityCutoff"None累積確率が最低でも p の最も確率が高いクラスからサンプリングする（核サンプリング）
    • リクエスト：

    "Embedding" — 入力テキストを表す埋込みベクトルを作成する

    パラメータ：
  • "Input"（必須）埋め込まれる一つのテキストまたはテキストのリスト
    "Model"Automatic使用するモデルの名前

    • モデルリスト

    リクエスト：

    "ChatModelList" — "Chat"リクエストに使用可能なモデルをリストする

    リクエスト：

    "EmbeddingModelList" — "Embedding"リクエストに使用可能なモデルをリストする

    例題

    すべて開く すべて閉じる

    例  (1)

    新たな接続を作成する：

    チャットからの応答を生成する：

    文の埋込みを計算する：

    スコープ  (4)

    接続  (1)

    接続をテストする：

    テキスト  (3)

    Chat  (1)

    複数のメッセージを含むチャットに応答する：

    モデルがLLMToolを使用することを許可する：

    ChatModelList  (1)

    使用可能なチャットモデルのリストを検索する：

    EmbeddingModelList  (1)

    使用可能な埋込みモデルのリストを検索する：