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Recherche sémantique vs recherche par mots-clés

La recherche par mots-clés trouve les documents contenant exactement les termes d'une requête, tandis que la recherche sémantique utilise des plongements vectoriels pour trouver des documents conceptuellement similaires, même s'ils utilisent des mots différents.

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Définition

La recherche par mots-clés trouve les documents contenant exactement les termes d'une requête, tandis que la recherche sémantique utilise des plongements vectoriels pour trouver des documents conceptuellement similaires, même s'ils utilisent des mots différents.

En profondeur

La recherche traditionnelle par mots-clés repose sur la fréquence des termes, les index inversés et des algorithmes comme BM25 pour classer les documents contenant les termes de la requête. La recherche sémantique utilise des réseaux neuronaux pour convertir le texte en vecteurs de haute dimension (plongements) et trouve des résultats basés sur la similarité cosinus dans cet espace vectoriel. Cela signifie qu'une recherche sémantique pour « hébergement abordable » peut correspondre à des documents sur « hôtels économiques » ou « endroits pas chers où séjourner ». Dans les applications RAG, la combinaison des deux approches donne les meilleurs résultats : la recherche sémantique pour le rappel et la recherche par mots-clés pour la précision. Les API de recherche comme Scavio renvoient des résultats correspondant aux mots-clés des grandes plateformes, qui peuvent être combinés avec les résultats de la base de données vectorielle dans une stratégie de récupération hybride.

Exemple d'utilisation

Exemple concret

Un pipeline RAG utilise la recherche sémantique dans une base de données vectorielle de documents internes et la recherche par mots-clés via Scavio pour des résultats web en temps réel. Les deux ensembles de résultats sont fusionnés et reclassés avant d'être envoyés au LLM comme contexte, combinant connaissances institutionnelles et informations actuelles.

Plateformes

Recherche sémantique vs recherche par mots-clés est pertinent sur les plateformes suivantes, toutes accessibles via l'API unifiée de Scavio :

  • Google
  • YouTube
  • Reddit

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Questions fréquentes

La recherche par mots-clés trouve les documents contenant exactement les termes d'une requête, tandis que la recherche sémantique utilise des plongements vectoriels pour trouver des documents conceptuellement similaires, même s'ils utilisent des mots différents.

Un pipeline RAG utilise la recherche sémantique dans une base de données vectorielle de documents internes et la recherche par mots-clés via Scavio pour des résultats web en temps réel. Les deux ensembles de résultats sont fusionnés et reclassés avant d'être envoyés au LLM comme contexte, combinant connaissances institutionnelles et informations actuelles.

Recherche sémantique vs recherche par mots-clés est pertinent pour Google, YouTube, Reddit. Scavio fournit une API unifiée pour accéder aux données de toutes ces plateformes.

La recherche traditionnelle par mots-clés repose sur la fréquence des termes, les index inversés et des algorithmes comme BM25 pour classer les documents contenant les termes de la requête. La recherche sémantique utilise des réseaux neuronaux pour convertir le texte en vecteurs de haute dimension (plongements) et trouve des résultats basés sur la similarité cosinus dans cet espace vectoriel. Cela signifie qu'une recherche sémantique pour « hébergement abordable » peut correspondre à des documents sur « hôtels économiques » ou « endroits pas chers où séjourner ». Dans les applications RAG, la combinaison des deux approches donne les meilleurs résultats : la recherche sémantique pour le rappel et la recherche par mots-clés pour la précision. Les API de recherche comme Scavio renvoient des résultats correspondant aux mots-clés des grandes plateformes, qui peuvent être combinés avec les résultats de la base de données vectorielle dans une stratégie de récupération hybride.

Recherche sémantique vs recherche par mots-clés

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