Substrat de données

Recherche sémantique

Une recherche qui apparie le sens plutôt que les mots exacts — posez la question dans vos propres mots et trouvez le document qui y répond, même s'il emploie un vocabulaire différent.

Principe directeur

L'IA de production est un système : contexte, outils, permissions, traces, évaluations et boucles de rétroaction autour du modèle.

Ce que c'est

La recherche classique apparie des mots-clés ; la recherche sémantique apparie l'intention. Elle projette la requête et le corpus dans le même espace vectoriel et retourne ce qui atterrit le plus près en sens. « Comment ravoir mon argent » trouve la politique de remboursement même si la politique ne dit jamais « ravoir mon argent ».

Pourquoi c'est important

Les gens ne connaissent pas votre vocabulaire interne. La recherche sémantique comble l'écart entre la façon dont une question est posée et la façon dont la réponse a été écrite — exactement l'écart qui rend la recherche intranet frustrante et les assistants IA utiles.

Comment ça fonctionne

La recherche sémantique seule rate les identifiants exacts — codes de produits, chaînes d'erreur, noms — alors le retrieval de production est hybride : un volet sémantique et un volet mots-clés (BM25 ou plein texte Postgres) fusionnés par fusion de rangs réciproques, souvent reclassés ensuite. La recherche sémantique est un volet du pipeline, pas la réponse entière.

Concepts liés

Embeddings, Recherche vectorielle, Retrieval hybride, RAG.

Ressources connexes