Embedding
Un embedding est une représentation vectorielle numérique du sens. Mots, phrases ou documents entiers sont projetés dans un espace à plusieurs dimensions, où les contenus proches par le sens se trouvent près les uns des autres. Les embeddings sont la base technique de la recherche sémantique, des systèmes de recommandation et de la retrieval augmented generation (RAG).
Également connu sous : embedding, embeddings, représentation vectorielle, plongement lexical
Qu'est-ce qu'un embedding ?
Un embedding est une représentation numérique du sens. Plutôt que de traiter le texte comme une simple chaîne de caractères, un modèle d'IA traduit des mots, des phrases ou des documents entiers en un vecteur, soit une longue liste de nombres. Ce vecteur décrit le sens sémantique du contenu dans un espace à plusieurs dimensions.
L'essentiel tient à ceci : des contenus de sens voisin reçoivent des vecteurs voisins et se trouvent proches dans l'espace. Les termes « médecin » et « docteur » ou « voiture » et « véhicule » atterrissent ainsi dans des régions voisines, tandis que des termes thématiquement éloignés sont très écartés. Le sens devient ainsi mathématiquement saisissable et comparable.
Comment naissent les embeddings ?
Les embeddings sont produits par des modèles spécialisés, entraînés sur d'énormes quantités de texte. Pendant l'entraînement, le modèle apprend dans quels contextes apparaissent mots et formulations. De ces motifs, il déduit quels contenus se ressemblent sémantiquement et encode ces relations dans les vecteurs.
Un embedding isolé se compose de nombreuses dimensions, qui saisissent chacune un aspect de sens. Aucun humain ne pourrait interpréter ces dimensions une à une, mais dans leur ensemble elles forment une représentation étonnamment précise du sens. Il importe que cette représentation soit sensible à la langue et au contexte : les bons modèles d'embedding tiennent compte du fait qu'un mot peut avoir des sens différents selon le contexte.
Pour mesurer la similarité de deux embeddings, des mesures de distance mathématiques sont utilisées. Pour chaque paire de contenus, un score de similarité indique leur proximité de sens.
À quoi les embeddings servent-ils ?
Le cas d’usage sans doute le plus important est la recherche sémantique. Contrairement à la recherche classique par mots-clés, un système fondé sur les embeddings trouve des résultats pertinents même quand la requête emploie d’autres mots que le document cherché. On cherche par le sens, non par correspondance exacte. C’est particulièrement précieux quand les utilisateurs paraphrasent un sujet ou emploient des synonymes absents des textes originaux.
Les embeddings jouent aussi un rôle central dans le retrieval-augmented generation (RAG). Ici, les documents sont convertis en embeddings et dans une Base de données vectorielle stockés. Quand un utilisateur pose une question, celle-ci est aussi convertie en embedding et comparée aux vecteurs enregistrés. Les contenus les plus pertinents sont ensuite transmis à un Modèle de langage transmis, afin qu’il produise une réponse fondée.
Les embeddings fondent en outre les systèmes de recommandation, la classification de textes, la détection de doublons et bien d'autres tâches où la similarité de contenu compte. Au-delà du seul texte, des embeddings se produisent aussi pour des images ou d'autres types de données, de sorte que le principe se transpose à des domaines variés.
Les embeddings comme fondement des solutions d'IA modernes
Pour les entreprises, les embeddings sont une brique centrale pour rendre leur savoir exploitable par l'IA. Documents internes, manuels ou bases de connaissances se convertissent en embeddings et deviennent ainsi consultables, sans réentraîner le modèle de langage sous-jacent. Cela économise efforts et coûts et permet en même temps de garder les contenus à jour, de nouveaux documents pouvant s'ajouter à tout moment.
La qualité des modèles d’embedding utilisés et une préparation réfléchie des données déterminent largement la pertinence des résultats. Le fameux Découpage (chunking), soit la répartition pertinente de longs documents en sections plus petites avant leur conversion en embeddings. Des sections trop grandes diluent le sens, trop petites elles coupent les liens. Trouver le bon équilibre est donc un facteur clé de succès.
Chez Elisabit, nous aidons les entreprises à concevoir embeddings et bases vectorielles de façon que la recherche sémantique et les applications RAG livrent des résultats fiables et traçables. Le savoir existant devient ainsi exploitable par l'IA de façon économique et efficace.
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre un token et un embedding ?
Un Token est la plus petite unité de traitement d'un modèle de langage, en laquelle le texte est découpé. Un embedding est en revanche la représentation vectorielle numérique du sens de tokens, de phrases ou de documents. Les tokens décrivent la forme, les embeddings le sens.
À quoi servent les embeddings dans le RAG ?
Dans la retrieval augmented generation, documents et requêtes sont convertis en embeddings et comparés dans une base vectorielle. Le système trouve ainsi les passages les plus pertinents et les transmet à un modèle de langage, qui en produit une réponse fondée.
Comment la similarité des embeddings est-elle mesurée ?
La similarité de deux embeddings se détermine par des mesures de distance dans l'espace vectoriel. Plus deux vecteurs sont proches, plus les contenus sous-jacents se ressemblent par le sens.
Dois-je réentraîner un modèle pour utiliser des embeddings ?
Non. Pour beaucoup d'applications, un modèle d'embedding existant suffit à convertir vos documents en vecteurs. Le modèle de langage sous-jacent n'a pas besoin d'être réentraîné, ce qui rend l'usage particulièrement efficace.
Termes associés
Une recherche par le sens plutôt que par mots-clés exacts — fondée sur les embeddings et la recherche vectorielle.
Une base de données qui stocke les contenus sous forme d'embeddings et permet une recherche par similarité rapide pour les applications d'IA.
Le RAG combine un modèle de langage avec la recherche d'informations pertinentes dans des sources externes avant de répondre.
Un token est la plus petite unité de traitement d'un modèle de langage — les morceaux en lesquels le texte est découpé.
Découpage des documents en segments cohérents (chunks) avant leur enregistrement sous forme d'embeddings.
Mettre l'IA au service de votre entreprise ?
Nous vous aidons à intégrer l'intelligence artificielle dans vos processus, votre marketing et votre site — de manière stratégique et sûre.
Votre interlocuteur
Stefan
J'ai hâte de découvrir votre projet et de trouver ensemble la meilleure solution.
