Bibliothèques

Les Bibliothèques sont des bases de connaissances persistantes que vous pouvez remplir avec des documents et connecter à vos agents pour une génération enrichie par récupération (RAG) intégrée. Téléchargez des PDF, des articles ou tout autre document, et vos agents pourront les rechercher à la demande.

Cette page explique comment créer des Bibliothèques, télécharger des documents, vérifier l'état du traitement et contrôler l'accès — le tout via l'API.

Créez une nouvelle Bibliothèque en fournissant un nom et une description facultative.

new_library = client.beta.libraries.create(name="Mistral Models", description="A simple library with information about Mistral models.")

new_library = client.beta.libraries.create(name="Mistral Models", description="A simple library with information about Mistral models.")

La réponse inclut des métadonnées comme generated_name et generated_description — celles-ci sont mises à jour automatiquement lorsque vous ajoutez des fichiers.

Une nouvelle Bibliothèque commence vide. Vous pouvez lister ses documents pour le confirmer :

doc_list = client.beta.libraries.documents.list(library_id=new_library.id).data
for doc in doc_list:
    print(f"{doc.name}: {doc.extension} with {doc.number_of_pages} pages.")
    print(f"{doc.summary}")

doc_list = client.beta.libraries.documents.list(library_id=new_library.id).data
for doc in doc_list:
    print(f"{doc.name}: {doc.extension} with {doc.number_of_pages} pages.")
    print(f"{doc.summary}")

Listez toutes les Bibliothèques de votre espace de travail ainsi que le nombre de documents qu'elles contiennent.

libraries = client.beta.libraries.list().data
for library in libraries:
    print(library.name, f"with {library.nb_documents} documents.")

libraries = client.beta.libraries.list().data
for library in libraries:
    print(library.name, f"with {library.nb_documents} documents.")

Téléchargez un document en fournissant l'ID de la Bibliothèque et le fichier.

from mistralai.client.models import File

# Upload document
file_path = "mistral7b.pdf"
with open(file_path, "rb") as file_content:
    uploaded_doc = client.beta.libraries.documents.upload(
        library_id=new_library.id,
        file=File(fileName="mistral7b.pdf", content=file_content),
    )

from mistralai.client.models import File

# Upload document
file_path = "mistral7b.pdf"
with open(file_path, "rb") as file_content:
    uploaded_doc = client.beta.libraries.documents.upload(
        library_id=new_library.id,
        file=File(fileName="mistral7b.pdf", content=file_content),
    )

Lista les documents d'une Bibliothèque spécifique :

if len(libraries) == 0:
    print("No libraries found.")
else:
    doc_list = client.beta.libraries.documents.list(library_id=libraries[0].id).data
    for doc in doc_list:
        print(f"{doc.name}: {doc.extension} with {doc.number_of_pages} pages.")
        print(f"{doc.summary}")

if len(libraries) == 0:
    print("No libraries found.")
else:
    doc_list = client.beta.libraries.documents.list(library_id=libraries[0].id).data
    for doc in doc_list:
        print(f"{doc.name}: {doc.extension} with {doc.number_of_pages} pages.")
        print(f"{doc.summary}")

Après avoir téléchargé un document, vous pouvez vérifier son état de traitement.

# Check status document
status = client.beta.libraries.documents.status(library_id=new_library.id, document_id=uploaded_doc.id)
print(status)

# Waiting for process to finish
import time
while status.processing_status == "Running":
    status = client.beta.libraries.documents.status(library_id=new_library.id, document_id=uploaded_doc.id)
    time.sleep(1)
print(status)

# Check status document
status = client.beta.libraries.documents.status(library_id=new_library.id, document_id=uploaded_doc.id)
print(status)

# Waiting for process to finish
import time
while status.processing_status == "Running":
    status = client.beta.libraries.documents.status(library_id=new_library.id, document_id=uploaded_doc.id)
    time.sleep(1)
print(status)

L'état est Running pendant le traitement du document et Completed une fois qu'il est prêt.

{
  "document_id": "424fdcb8-3c11-478c-a651-9637be8b4fc4",
  "processing_status": "Running"
}

{
  "document_id": "424fdcb8-3c11-478c-a651-9637be8b4fc4",
  "processing_status": "Running"
}

Récupérez les métadonnées complètes d'un document une fois le traitement terminé.

# Get document info once processed
uploaded_doc = client.beta.libraries.documents.get(library_id=new_library.id, document_id=uploaded_doc.id)

# Get document info once processed
uploaded_doc = client.beta.libraries.documents.get(library_id=new_library.id, document_id=uploaded_doc.id)

Extrayez le contenu textuel de tout document dans une Bibliothèque.

extracted_text = client.beta.libraries.documents.text_content(library_id=new_library.id, document_id=uploaded_doc.id)
# There is also extracted_text signed_url and raw signed_url
print(extracted_text)

extracted_text = client.beta.libraries.documents.text_content(library_id=new_library.id, document_id=uploaded_doc.id)
# There is also extracted_text signed_url and raw signed_url
print(extracted_text)

Supprimez des Bibliothèques ou des documents individuels selon vos besoins.

deleted_library = client.beta.libraries.delete(library_id=new_library.id)

deleted_library = client.beta.libraries.delete(library_id=new_library.id)

Vous pouvez gérer qui a accès à chaque Bibliothèque. Le contrôle d'accès utilise ces paramètres :

• org_id — l'ID de votre organisation.
• level — le niveau d'accès : "Viewer" ou "Editor".
• share_with_uuid — l'ID de l'entité avec laquelle vous partagez (retrouvez ces ID dans votre console et les paramètres de la plateforme).
• share_with_type — le type d'entité : "User", "Workspace" ou "Org".

Quelques règles :

• Vous devez être le propriétaire de la Bibliothèque pour la partager.
• Un propriétaire ne peut pas supprimer son propre accès.
• Vous devez être le propriétaire de la Bibliothèque pour supprimer l'accès de quelqu'un d'autre.
• LesVisionneurs ne peuvent pas modifier les Bibliothèques. Les Éditeurs le peuvent.

accesses_list = client.beta.libraries.accesses.list(library_id=new_library.id)

accesses_list = client.beta.libraries.accesses.list(library_id=new_library.id)

Pour plus de détails sur l'API, voir la référence de l'API Bibliothèques.

Bibliothèque de documents est un outil d’agent intégré qui permet aux agents de rechercher dans vos Bibliothèques. Pour l'utiliser, créez un agent avec l'outil document_library et passez les library_ids auxquels il doit accéder.

library_agent = client.beta.agents.create(
    model="mistral-medium-latest",
    name="Document Library Agent",
    description="Agent used to access documents from the document library.",
    instructions="Use the  library tool to access external documents.",
    tools=[{"type": "document_library", "library_ids": [new_library.id]}],
    completion_args={
        "temperature": 0.3,
        "top_p": 0.95,
    }
)

library_agent = client.beta.agents.create(
    model="mistral-medium-latest",
    name="Document Library Agent",
    description="Agent used to access documents from the document library.",
    instructions="Use the  library tool to access external documents.",
    tools=[{"type": "document_library", "library_ids": [new_library.id]}],
    completion_args={
        "temperature": 0.3,
        "top_p": 0.95,
    }
)

Lorsque vous créez un agent, la réponse inclut un ID d'agent. Utilisez-le pour démarrer une conversation.

Une fois votre agent prêt, vous pouvez interroger votre Bibliothèque à tout moment :

response = client.beta.conversations.start(
    agent_id=library_agent.id,
    inputs="How does the vision encoder for pixtral 12b work"
)

response = client.beta.conversations.start(
    agent_id=library_agent.id,
    inputs="How does the vision encoder for pixtral 12b work"
)

La réponse contient deux types d'entrées :

• tool.execution — l'outil Bibliothèque de documents a effectué une recherche. Inclut name, des horodatages (created_at, completed_at) et un identifiant unique id.

• message.output — la réponse de l'agent, basée sur les documents trouvés. Le champ content est une liste de fragments qui peuvent être de type text (la réponse proprement dite) ou tool_reference (citations renvoyant aux documents sources). Les citations sont utiles pour des résultats vérifiables et traçables.

L'objet usage affiche le nombre de token, y compris les connector_tokens consommés par la recherche dans la Bibliothèque.

Aller plus loin

• Guide de démarrage RAG : créez un pipeline de génération enrichie par récupération à partir de zéro.
• Embeddings : générez des embeddings vectoriels pour des pipelines RAG personnalisés.
• Outils d'agent : explorez d'autres outils intégrés comme la recherche web, l'interpréteur de code et la génération d'images.