Si le Large Language Model (LLM) est le cerveau, le Modèle d'Embedding est l'oreille. C'est le traducteur qui transforme la réalité désordonnée et chaotique du langage humain en l'ordre propre et structuré des mathématiques.
Du Texte aux Nombres
Les ordinateurs ne peuvent pas comprendre le mot « Pomme ». Pour un ordinateur, ce n'est qu'une séquence d'octets. Un modèle d'embedding (comme `text-embedding-3-small` d'OpenAI ou `Gecko` de Google) prend ce mot et le convertit en un tableau de nombres à virgule flottante de taille fixe, tel que `[0.0023, -0.2312, 0.8821...]`.
Ce n'est pas un chiffrement aléatoire. Ces nombres représentent des coordonnées dans une carte massive et multi-dimensionnelle.
Embeddings Denses
La plupart des modèles modernes produisent des vecteurs denses. Chaque nombre dans la liste a une valeur. Ceux-ci capturent des relations sémantiques profondes.
Embeddings Clairsemés
La recherche traditionnelle (TF-IDF) utilise des vecteurs clairsemés, où la plupart des valeurs sont nulles. Ceux-ci sont meilleurs pour la correspondance exacte de mots-clés mais échouent à comprendre le contexte.
Choisir le Bon Modèle
Tous les embeddings ne se valent pas. Le choix dépend de votre compromis entre performance (vitesse/coût) et dimensions (précision/nuance).
- RapideOpenAI text-embedding-3-small : Le standard de l'industrie pour les applications SaaS générales. Économique et rapide.
- IntelligentVoyage AI / Cohere : Des modèles spécialisés souvent fine-tunés pour le code ou la finance, offrant une meilleure précision de récupération.
- LocalHuggingFace (ex., all-MiniLM-L6-v2) : Exécutez-le sur votre propre serveur. Zéro latence API, confidentialité totale.
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