L’intégration est une capacité de bas niveau utilisée dans de nombreuses applications d’IA, mais elle est moins facilement perçue par les utilisateurs ordinaires que les modèles de chat. En termes simples, l’intégration convertit une phrase, un texte ou un contenu en un ensemble de représentations vectorielles qui calculent la similarité. À cause de cela, le système peut juger que « bien que ces deux phrases soient littéralement différentes, elles disent la même chose », ce qui explique pourquoi la recherche sémantique et la récupération des connaissances sont indissociables de l’embedding.
Sans l’intégration, de nombreux systèmes de recherche ne peuvent faire que la correspondance de mots-clés. Les utilisateurs n’ont qu’à poser une autre question, et le résultat peut être erroné. L’intérêt de l’inclusion réside dans le fait qu’elle transforme le texte d’une « chaîne littérale » en une « position sémantique », ce qui facilite la recherche de contenus vraiment pertinents au système plutôt que de simplement faire correspondre les mêmes mots.
À quoi sert-il dans des scénarios pratiques ?
Les scénarios les plus courants sont la recherche dans la base de connaissances, le rappel de questions-réponses, la recommandation de contenu similaire, le regroupement de tags et le jugement de déduplication. Par exemple, si un utilisateur demande « comment faire en sorte que le modèle cesse d’inventer des choses aléatoires », le système peut trouver des informations pertinentes telles que « comment réduire les hallucinations » et « améliorer la précision des réponses » via l’Embedding, même si cette phrase n’a pas été sauvegardée.
Pourquoi de nombreux systèmes RAG utilisent l’embarquement
Parce que la première étape dans le RAG n’est souvent pas de générer, mais de trouver d’abord du contenu à partir des données. L’intégration est responsable de placer les questions des utilisateurs et les tranches de données dans le même espace sémantique et de trouver le fragment le plus proche. Sans cette étape, RAG peine à trouver un contexte vraiment pertinent.
Il suffit à l’utilisateur moyen de saisir quel point en comprenant
- L’intégration n’est pas responsable de répondre aux questions, c’est plutôt comme « aider le système à trouver les bonnes informations ».
- Il n’est pas égal au grand modèle lui-même, mais il constitue souvent une capacité sous-jacente importante pour les applications de grands modèles.
- Les recherches inexactes et les rappels instables sont souvent directement liés aux performances d’embarquement.
Par conséquent, le rôle central de l’intégration n’est pas de « générer du contenu » mais de « comprendre les similitudes ». Tant que votre produit implique une recherche sémantique, une recherche de connaissances ou une correspondance de contenu, il apparaîtra presque toujours dans la solution sous-jacente.
