Recherche sémantique
La recherche sémantique est une méthode de recherche qui trouve les contenus selon leur sens et non selon la correspondance exacte de mots-clés. Elle utilise des embeddings pour représenter requêtes et documents comme des vecteurs et détermine, par une recherche vectorielle, les résultats les plus pertinents sur le fond. Elle comprend ainsi synonymes, paraphrases et le contexte d'une requête.
Également connu sous : recherche par le sens, semantic search, recherche de contenu, recherche vectorielle
Qu'est-ce que la recherche sémantique ?
La recherche sémantique est une approche où ce n'est pas la correspondance littérale des termes qui décide de la pertinence d'un résultat mais son sens. Tandis que la recherche classique par mots-clés traque des mots ou chaînes exacts, la recherche sémantique saisit ce que l'utilisateur veut réellement dire.
Si quelqu'un cherche par exemple « possibilités de réduction des coûts aux achats », une recherche sémantique livre aussi des documents qui parlent d'« économies potentielles dans l'approvisionnement », bien qu'aucun mot ne corresponde littéralement. Cette capacité à comprendre synonymes, paraphrases et contexte rend la recherche sémantique nettement plus juste que les seules méthodes par mots-clés.
Comment la recherche sémantique fonctionne techniquement ?
Au cœur de la recherche sémantique se trouvent Embeddings. Un modèle d'IA convertit aussi bien les contenus à parcourir que la requête en vecteurs numériques qui représentent le sens dans un espace de grande dimension. Les contenus de sens proche y sont proches l'un de l'autre.
Lors d'une requête, le système calcule la similarité entre le vecteur de la requête et les vecteurs stockés, le plus souvent par similarité cosinus. Un Base de données vectorielle fait en sorte que cette comparaison reste rapide même sur de gros volumes. Les résultats sont renvoyés triés par proximité de contenu.
Où est la différence avec la recherche classique par mots-clés ?
La recherche plein texte classique, par exemple fondée sur des méthodes comme BM25, compare des chaînes de caractères et pondère la fréquence et la spécificité des termes recherchés dans les documents. Elle est rapide et précise mais échoue quand les utilisateurs emploient d'autres mots que le texte lui-même.
La recherche sémantique comble cette lacune en travaillant au niveau du sens. En pratique, beaucoup de systèmes modernes combinent les deux approches en une recherche hybride : la recherche par mots-clés assure la précision sur des termes exacts comme des références produit, tandis que la recherche sémantique apporte la compréhension des liens et des formulations.
Quel rôle la recherche sémantique joue-t-elle dans le RAG ?
La recherche sémantique est un élément essentiel du RAG-systèmes. Avant qu’un Modèle de langage répond à une question, le système récupère par recherche sémantique les sections de savoir les plus pertinentes d’une base vectorielle et les fournit au modèle comme contexte.
Mieux la recherche sémantique trouve les contenus pertinents, plus les réponses générées sont précises et fondées. Une haute qualité de la recherche sémantique est donc une condition de base pour des applications d'IA dignes de confiance, bâties sur le savoir propre de l'entreprise.
Quels avantages la recherche sémantique offre-t-elle aux entreprises ?
Pour les entreprises, la recherche sémantique ouvre un savoir jusqu'ici difficile d'accès. Les collaborateurs trouvent plus vite les informations, même sans connaître la terminologie exacte. Au service client, les systèmes de recherche livrent des réponses plus pertinentes, et dans les bases de connaissances l'effort de recherche baisse sensiblement.
Chez Elisabit, nous concevons et mettons en œuvre des solutions de recherche sémantique taillées pour vos contenus et vos exigences de protection des données. Du choix des modèles d'embedding adaptés à celui de la base vectorielle jusqu'à l'intégration aux systèmes existants, nous vous accompagnons vers une recherche performante et fondée sur le sens.
Qu'est-ce qui compte pour la qualité de la recherche sémantique ?
La justesse d'une recherche sémantique dépend de plusieurs facteurs. Le modèle d'embedding employé joue un rôle décisif, car il détermine la qualité de la traduction du sens en vecteurs. Pour des contenus en allemand, des modèles à bonne couverture linguistique sont importants, afin que termes techniques et formulations soient correctement saisis.
La mise en forme des contenus est tout aussi importante : des documents bien structurés et judicieusement segmentés se parcourent plus précisément. S'y ajoutent des méthodes comme le re-ranking, où les résultats d'abord trouvés sont reclassés plus finement par pertinence. Une évaluation continue sur des requêtes réelles aide à rendre la qualité mesurable et à l'améliorer de façon ciblée. La recherche sémantique n'est donc pas un système figé mais profite d'une optimisation continue.
Questions fréquentes
Que signifie recherche sémantique, simplement expliqué ?
La recherche sémantique signifie qu'un système de recherche cherche le sens d'une requête et non seulement les mots exacts. Il comprend ce que vous voulez dire et livre des résultats pertinents même si d'autres termes sont employés. Il trouve ainsi des résultats pertinents sur le fond plutôt que de simples correspondances littérales.
En quoi la recherche sémantique se distingue-t-elle de la recherche Google ?
Les moteurs de recherche modernes comme Google utilisent déjà eux-mêmes des méthodes sémantiques pour comprendre les intentions de recherche. Le terme recherche sémantique décrit de façon générale cette démarche fondée sur le sens, que les entreprises peuvent aussi employer dans leurs propres bases de connaissances et applications.
Ai-je besoin d'une base vectorielle pour la recherche sémantique ?
Pour une recherche sémantique performante sur de grands volumes de données, une base vectorielle est en règle générale nécessaire, car elle effectue efficacement la recherche de similarité sur les embeddings. Elle stocke les vecteurs et livre les résultats les plus pertinents en un temps très court.
La recherche sémantique est-elle meilleure que la recherche par mots-clés ?
Les deux méthodes ont leurs forces. La recherche par mots-clés est précise sur les termes exacts, la recherche sémantique comprend les liens et les formulations. En pratique, une combinaison hybride des deux donne souvent les meilleurs résultats.
Termes associés
Un embedding est une représentation vectorielle numérique du sens, qui place les contenus similaires à proximité les uns des autres.
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.
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