Les notions
Embedding
Aussi appelé : plongement, vecteur sémantique
Définition
Un embedding est une représentation d’un texte sous forme de liste de nombres, construite de sorte que deux textes de sens proche aient des représentations proches.
Comment ça fonctionne
C’est la technique qui permet de chercher par le sens plutôt que par les mots exacts. Une question sur les pénalités de retard retrouve ainsi un paragraphe qui parle d’indemnités de retard.
Les embeddings sont stockés dans une base dite vectorielle et servent de socle aux systèmes de recherche documentaire et au RAG.
En entreprise
Inutile de manipuler des embeddings soi-même pour en profiter : ils sont à l’œuvre dès qu’un assistant recherche dans une base documentaire d’entreprise.
Voir aussi
- RAGLe RAG est une méthode qui consiste à rechercher les passages pertinents dans une base documentaire, puis à les fournir au modèle pour qu’il réponde en s’appuyant sur ces sources plutôt que sur sa seule mémoire.
- Base de connaissancesUne base de connaissances est l’ensemble des documents de référence mis à disposition d’un assistant IA pour qu’il réponde à partir des informations de l’entreprise.
- Grand modèle de langageUn grand modèle de langage, ou LLM, est un modèle d’IA entraîné sur d’immenses volumes de texte pour prédire la suite la plus probable d’un texte. C’est le moteur de Claude, ChatGPT, Gemini ou Mistral.