Pourquoi c'est important en entreprise
Les embeddings sont la base de la recherche sémantique, du RAG, de la détection de doublons et de la classification de documents. Le choix du modèle d'embedding, notamment sa qualité en français et sur votre vocabulaire métier, influence directement la pertinence des résultats.
Exemple concret
Un collaborateur cherche « remboursement d'un billet de train » dans l'intranet et trouve la procédure intitulée « notes de frais de déplacement », alors qu'aucun mot de sa requête n'apparaît dans le titre.
À ne pas confondre avec
- Token
- Un token est une unité de découpage du texte ; un embedding représente le sens d'un contenu entier.
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