5 bonnes pratiques pour la mise en œuvre d'une base vectorielle pour la rechercher sémantique
Découvrez comment les bases de données vectorielles transforment la recherche et la récupération d'informations à l'ère de l'IA. Ce guide pratique en cinq étapes explore en profondeur l'architecture, les modèles et les workflows qui sous-tendent la récupération sémantique haute performance. Apprenez à choisir entre des modèles vectoriels denses et dispersés, à préparer et à vectoriser des données non structurées, et à exploiter les fonctionnalités d'Elasticsearch telles que le type de champ semantic_text pour automatiser la segmentation et l'embedding.
Ce guide présente les bonnes pratiques de stratégies d'indexation, d'optimisation des requêtes et de surveillance des performances afin de garantir des résultats à faible latence et de haute précision à l'échelle. Il est particulièrement utile aux développeurs qui créent des pipelines de recherche alimentés par l'IA et de génération augmentée par récupération (RAG) ou des systèmes de connaissances en temps réel.
Principaux points abordés
- Apprenez les principes fondamentaux des bases de données vectorielles et leur rôle dans la recherche sémantique.
- Explorez des modèles vectoriels denses et dispersés, notamment E5 et ELSER, pour différents cas d'utilisation.
- Accédez étape par étape aux bonnes pratiques de préparation des données, d'indexation et d'optimisation des requêtes.
- Découvrez comment mettre en œuvre une recherche IA scalable et performante avec Elasticsearch.
- Découvrez des applications concrètes de la recherche vectorielle pour le e-commerce, le secteur public et les services financiers.
Pour aller plus loin
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