Techniques & Modèles
Embedding
Représentation vectorielle d'un texte qui capture son sens sémantique.
Définition
Un embedding est une représentation numérique (vecteur) d'un texte, d'une image ou d'un objet dans un espace à plusieurs dimensions. Deux contenus sémantiquement proches auront des embeddings proches dans cet espace. C'est la base des recherches sémantiques et des bases vectorielles utilisées dans les systèmes RAG.
Et concrètement, en PME ?
Ce terme revient dès qu'on cadre un projet IA. Ce qui compte n'est pas de savoir le définir, mais de repérer s'il concerne vos processus : un audit part de vos tâches réelles et vous dit lesquelles relèvent de cette notion — et lesquelles n'en relèvent pas.
Voir en quoi consiste un audit IATermes liés
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)Technique qui enrichit les réponses d'un LLM avec des données récupérées en temps réel.
- Vector DatabaseBase de données optimisée pour stocker et rechercher des vecteurs (embeddings) par similarité.
- Similarité sémantiqueMesure de la proximité de sens entre deux textes via leurs embeddings.