Terme défini
Embeddings
Représentations vectorielles denses de texte (ou autres données) qui capturent le sens sémantique pour la recherche par similarité.
Les embeddings transforment le texte en vecteurs de 768-3072 dimensions où la proximité sémantique correspond à la proximité géométrique. Ils sont la base du retrieval moderne : on embed le corpus une fois, on embed la requête à chaque call, et on retrouve les top-k passages les plus similaires via cosine similarity ou produit scalaire.
Termes liés
Vector store
Base de données spécialisée pour stocker et chercher des embeddings vectoriels à grande échelle.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Génération ancrée dans des sources documentaires récupérées plutôt que dans la mémoire paramétrique seule du modèle.
Recherche sémantique
Recherche basée sur le sens plutôt que le matching de mots-clés exacts.
IA agentique
Systèmes IA capables de planifier, exécuter des actions multi-étapes et utiliser des outils pour compléter des tâches en autonomie.
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