Embedding (plongement vectoriel)

Une liste de nombres (un vecteur) qui représente le sens d'un texte, d'une image ou d'un son, de sorte que des éléments proches aient des vecteurs proches.

Les modèles d'embeddings transforment des documents en vecteurs comparables mathématiquement. Ils alimentent la recherche sémantique, les recommandations, le regroupement et l'étape de récupération du RAG. Ils coûtent bien moins cher que les modèles de chat.

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Termes associés

Base de données vectorielleUne base conçue pour stocker des embeddings et retrouver rapidement les plus proches d'une requête.
Recherche sémantiqueUne recherche par le sens plutôt que par les mots exacts, grâce aux embeddings : « prix d'une voiture » peut trouver « coût d'un véhicule ».
Génération augmentée par récupération (RAG)Répondre en récupérant d'abord les passages pertinents de vos documents, puis en les donnant au modèle comme contexte.

Questions fréquentes

Que signifie Embedding (plongement vectoriel) ?

Une liste de nombres (un vecteur) qui représente le sens d'un texte, d'une image ou d'un son, de sorte que des éléments proches aient des vecteurs proches. Les modèles d'embeddings transforment des documents en vecteurs comparables mathématiquement. Ils alimentent la recherche sémantique, les recommandations, le regroupement et l'étape de récupération du RAG. Ils coûtent bien moins cher que les modèles de chat.