API de recherche sémantique pour la génération augmentée de recherche (RAG)

Qu'est-ce que la recherche sémantique ?

La recherche sémantique consiste à rechercher un contenu en utilisant le langage naturel, exactement comme le fait Google. Lorsque vous utilisez la recherche sémantique, vous n'avez pas besoin de rechercher des mots-clés exacts (également connus sous le nom de recherche par mots-clés), car l'IA est capable de comprendre votre demande et de l'interpréter.

Supposons que vous êtes un revendeur d'imprimantes HP et que vous avez des milliers de documents tels que des descriptions techniques d'imprimantes, des prix, des conditions d'utilisation... Peut-être souhaitez-vous faciliter la recherche de ces documents sur votre site de vente en ligne ? Voyez par exemple ces 3 documents courts :

Imaginez maintenant que l'un de vos clients pose la question suivante sur votre site de vente en ligne :

Le modèle d'IA de recherche sémantique renvoie les informations suivantes en un clin d'œil :

Votre client n'a peut-être pas posé une question correctement formulée ? Pas de problème, une requête de ce type fonctionnera également :

Comme vous pouvez le constater, la recherche sémantique est beaucoup plus avancée que la recherche traditionnelle par mot-clé, car vous pouvez poser des questions en langage naturel, comme vous le feriez avec un être humain. En outre, l'IA de recherche sémantique est très performante en matière de désambiguïsation (compréhension du sens d'un mot grâce à son contexte).

La recherche sémantique est une très bonne solution lorsqu'il s'agit de rechercher et de répondre à des questions sur vos propres données, car elle est à la fois extrêmement rapide et précise.

Si vous souhaitez répondre à des questions sur un large corpus de connaissances internes, vous pouvez mettre en place un système de Génération Augmentée de Récupération (RAG). Dans ce cas, veuillez lire notre article consacré à la RAG : lire ici.

La recherche sémantique peut être réalisée en alimentant une base de données vectorielle avec des embeddings, ce qui est l'approche utilisée par les fournisseurs de bases de données vectorielles comme Pinecone ou Milvus. Mais pour obtenir les temps de réponse les plus avancés, vous devrez créer votre propre modèle de recherche sémantique et le déployer sur un GPU, ce que nous faisons chez NLP Cloud.

API de recherche sémantique de NLP Cloud

NLP Cloud propose une API de recherche sémantique qui vous permet de créer votre propre moteur de recherche sémantique à partir de vos données d'entreprise, puis d'effectuer une recherche sémantique prête à l'emploi, basée sur les meilleurs modèles Sentence Transformers.
Le temps de réponse (latence) est très bon pour ces modèles !

Pour plus de détails, voir notre documentation sur la recherche sémantique. ici.

Tester la recherche sémantique localement est une chose, mais l'utiliser de manière fiable en production en est une autre. Avec NLP Cloud, vous pouvez faire les deux !