Embedding (plongement vectoriel)

Un embedding (plongement vectoriel) est la traduction d'un texte, d'une image ou d'autres données en une série de nombres qui en capte le sens. Des contenus de sens proche obtiennent des séries de nombres proches. Les embeddings sont la base permettant à une IA de rechercher de façon sémantique et de trouver les passages pertinents dans votre base de connaissances.

Qu'est-ce qu'un embedding ?

Un embedding transforme un contenu en une longue série de nombres, appelée vecteur. Ces nombres ne sont pas le fruit du hasard : ils décrivent le sens du contenu dans un espace mathématique. Des textes proches par le contenu obtiennent des vecteurs proches, même s'ils emploient des mots différents. « Colis en route » et « envoi en cours de livraison » se retrouvent ainsi tout près l'un de l'autre.

Comment les embeddings captent le sens

Un modèle d'IA a appris durant son entraînement dans quels contextes apparaissent les mots. Il en déduit ce qui va ensemble sur le plan du contenu. Le résultat, ce sont des embeddings avec lesquels on peut mesurer la similarité : plus deux vecteurs sont proches, plus leurs contenus sont apparentés. C'est précisément cette mesure qui rend possible la recherche dans une base de données vectorielle.

Le rôle dans le RAG

Dans un système RAG, vos documents sont découpés en embeddings et stockés. Lorsqu'un client pose une question, elle est elle aussi convertie en embedding et comparée à ceux qui sont stockés. Les passages les plus similaires fournissent la matière à partir de laquelle un grand modèle de langage formule ensuite la réponse. Sans embeddings, il n'y aurait pas de recherche sémantique fiable, et donc pas de réponse IA fiable issue de vos propres contenus.

Les embeddings chez SendSeven

SendSeven est une plateforme de messagerie unifiée avec un assistant IA intégré. Lorsque vous chargez des contenus dans votre base de connaissances, ils sont préparés pour la recherche sémantique, de sorte que l'IA trouve pour chaque question client les passages adaptés. Les détails techniques se déroulent en arrière-plan, vous n'entretenez que vos contenus. La guide de la base de connaissances montre comment déposer des contenus pour la recherche sémantique. Conforme au RGPD, Made in Germany. Essai gratuit de 14 jours.