Explorer : Filtrer et Inspecter le Trafic de Production

L’Explorer : votre fenêtre sur la production

L’Explorer est le point d’entrée de l’observabilité Mistral. Il vous permet de rechercher, filtrer et inspecter chaque événement de chat completion généré par vos applications en production. Considérez-le comme un moteur de recherche dédié à votre trafic IA.

L’accès est restreint aux administrateurs de Workspace. Chaque événement contient la conversation complète (messages, réponses, tools calls), les métadonnées techniques (modèle, latence, tokens) et les annotations éventuelles.

Les opérateurs de filtre

L’Explorer propose un langage de filtrage puissant avec douze opérateurs :

model_name = "mistral-medium-2508"
model_name != "mistral-small-latest"
model_name contains "large"
invoked_tools includes "web_search"
invoked_tools excludes "code_interpreter"
total_time_elapsed > 5
total_time_elapsed <= 2
api_agent_id isnull False
invoked_tools length_equals 3
model_name starts_with "mistral-med"
model_name ends_with "-2508"
model_name matches ".+-8b-.+"

Ces opérateurs se combinent pour créer des requêtes précises. Vous pouvez filtrer par modèle, par outil invoqué, par latence, par contenu du message utilisateur, et bien plus.

Utilisation via l’interface

Navigation

1. Dans la sidebar de la console Mistral, cliquez sur Observe puis Explorer
2. Sélectionnez une plage de temps (7 derniers jours est un bon point de départ)
3. Ajoutez des filtres progressivement

Approche recommandée

Commencez large, puis affinez :

• Étape 1 — Plage de temps + modèle
• Étape 2 — Ajoutez une condition business (outil, feature)
• Étape 3 — Ajoutez une condition technique (latence, contenu)
• Étape 4 — Inspectez les événements individuels

Exemples de requêtes utiles

# Requêtes lentes (> 5 secondes)
total_time_elapsed > 5

# Conversations utilisant la recherche web
invoked_tools includes "web_search"

# Requêtes sur la réinitialisation de mot de passe
last_user_message_preview contains "reset password"

# Événements d'un agent spécifique
api_agent_id isnull False

Utilisation via le SDK Python

Pour automatiser vos analyses, utilisez le SDK :

from mistralai import Mistral

client = Mistral(api_key="votre-clé-api")

# Rechercher les événements des 7 derniers jours
result = client.beta.observability.chat_completion_events.search(
    search_params={
        "filters": {
            "AND": [
                {
                    "field": "timestamp",
                    "op": "gte",
                    "value": "2026-03-27T00:00:00Z"
                },
                {
                    "field": "model_name",
                    "op": "eq",
                    "value": "mistral-medium-2508"
                }
            ]
        }
    },
    page_size=20
)

for event in result.data:
    print(f"ID: {event.id}")
    print(f"Modèle: {event.model_name}")
    print(f"Latence: {event.total_time_elapsed}s")
    print(f"Tokens: {event.usage.total_tokens}")
    print("---")

Filtres combinés (AND)

# Requêtes lentes utilisant un outil spécifique
result = client.beta.observability.chat_completion_events.search(
    search_params={
        "filters": {
            "AND": [
                {
                    "field": "total_time_elapsed",
                    "op": "gt",
                    "value": 5
                },
                {
                    "field": "invoked_tools",
                    "op": "includes",
                    "value": "web_search"
                },
                {
                    "field": "timestamp",
                    "op": "gte",
                    "value": "2026-03-01T00:00:00Z"
                }
            ]
        }
    },
    page_size=50
)

Pagination

def fetch_all_events(client, filters, batch_size=100):
    """Récupère tous les événements avec pagination."""
    all_events = []
    offset = 0

    while True:
        result = client.beta.observability.chat_completion_events.search(
            search_params={"filters": filters},
            page_size=batch_size,
            offset=offset
        )

        if not result.data:
            break

        all_events.extend(result.data)
        offset += batch_size

    return all_events

Export vers un Dataset

Depuis l’Explorer, vous pouvez sélectionner des événements et les exporter directement vers un Dataset pour annotation ou fine-tuning. Cette fonctionnalité est accessible via l’interface (bouton “Actions > Ajouter au Dataset”) ou via le SDK.

Points clés à retenir

• L’Explorer est le moteur de recherche de votre trafic IA de production
• Douze opérateurs de filtre permettent des requêtes précises et combinées
• Commencez large (plage + modèle) puis affinez avec des conditions business et techniques
• Le SDK Python permet d’automatiser les analyses et la pagination
• Les événements filtrés peuvent être exportés vers des Datasets pour itération