La startup IA francese Mistral AI ha annunciato la disponibilità di Codestral Embed, il suo primo modello di embedding specializzato per il codice sorgente. Progettato per scenari di retrieval in ambienti reali, il modello si distingue per l’elevata precisione nell’analisi semantica e nella ricerca di codice, superando sensibilmente le prestazioni dei principali competitor sul mercato come Voyage Code 3, Cohere Embed v4.0 e il modello di embedding di grandi dimensioni di OpenAI.

Uno degli aspetti più innovativi di Codestral Embed è la flessibilità nel bilanciamento tra qualità del recupero e costi di archiviazione. Il modello può infatti generare embedding in diverse dimensioni e con differenti livelli di precisione e, anche utilizzando configurazioni a basso costo, mantiene prestazioni superiori rispetto agli altri modelli concorrenti.

Le dimensioni degli embedding sono ordinate per rilevanza e ciò significa che è possibile selezionare semplicemente le prime n dimensioni per adattare l’output alle esigenze specifiche di qualità o ottimizzazione dello spazio, garantendo una transizione graduale tra accuratezza e costo.

Codestral Embed

Benchmark: risultati concreti nei casi d’uso reali

I benchmark eseguiti mostrano un vantaggio netto di Codestral Embed in differenti categorie di utilizzo. Particolare attenzione è stata posta su due dataset chiave:

  • SWE-Bench, un set di dati basato su problemi reali di GitHub e relative correzioni, fondamentale per scenari di retrieval-augmented generation nei coding agent
  • Text2Code (GitHub), che contiene benchmark relativi al completamento o alla modifica del codice ed è quindi rilevante per sistemi assistivi alla scrittura di codice

In tutte le metriche considerate (code2code, code2doc, text2sql, text2code per ambiti algoritmici o di data science), Codestral Embed ha registrato i punteggi percentuali più alti rispetto alle alternative attualmente in commercio. Il modello è stato ottimizzato per abilitare ricerche semantiche e recupero di codice ad alte prestazioni, risultando particolarmente efficace in contesti professionali dove si lavora con grandi quantità di codice. I principali casi d’uso includono:

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  • Retrieval-augmented generation (RAG): Ideale per il supporto ad agenti di coding e sistemi copilot. Codestral Embed consente un recupero contestuale di frammenti di codice rilevanti per il completamento, l’editing o la spiegazione di codice
  • Ricerca semantica di codice: Il modello permette di effettuare ricerche accurate di frammenti di codice a partire da query in linguaggio naturale o da altri frammenti di codice. Una valida soluzione per strumenti di sviluppo avanzati, sistemi di documentazione automatica e assistenti IA per programmatori
  • Ricerca per similarità e rilevamento di duplicati: Gli embedding generati da Codestral Embed possono essere utilizzati per individuare porzioni di codice funzionalmente simili anche se espressi con sintassi diversa. Questo è utile per evitare duplicazioni, migliorare il riuso del codice o applicare policy di licensing che prevengano il copy-paste non autorizzato
  • Clustering semantico e analisi del codice: Il modello consente di raggruppare porzioni di codice in modo non supervisionato in base a struttura o funzionalità, utile per analizzare l’architettura di un repository, identificare pattern emergenti o automatizzare la documentazione.

Codestral Embed è già disponibile via API sotto il nome codestral-embed-2505, con un costo di 0,15 dollari per milione di token. È inoltre disponibile via batch API con uno sconto del 50%. Per iniziare a utilizzare il modello, sono disponibili documentazione tecnica e un cookbook con esempi pratici relativi al recupero di contesto per agenti di codice.