Embeddings et représentations vectorielles

Embeddings et représentations vectorielles

Les embeddings sont l'un des concepts les plus polyvalents de l'IA. Ce sont des représentations numériques des données qui capturent le sens et les relations. Que vous construisiez un moteur de recherche, un système de recommandation ou un pipeline RAG, les embeddings sont probablement au cœur de votre application.

Un embedding est simplement une liste de nombres, appelée vecteur, qui représente un élément de données. Ce qui rend les embeddings spéciaux, c'est que des données similaires produisent des vecteurs similaires. L'embedding pour chien et chiot sera proche dans l'espace vectoriel. L'embedding pour chien et voiture sera très éloigné. Les modèles apprennent ces relations en étant entraînés sur d'énormes quantités de données.

Les embeddings fonctionnent pour tout type de données. Vous pouvez intégrer du texte, des images, de l'audio ou même le comportement des utilisateurs. La clé est que le modèle d'embedding cartographie différents types de données dans le même espace vectoriel. Cela signifie que vous pouvez rechercher des images en utilisant du texte, trouver des chansons similaires en utilisant une description textuelle, ou recommander des produits en fonction des préférences des utilisateurs.

La façon la plus courante d'utiliser les embeddings est via les bases de données vectorielles. Vous précalculez des embeddings pour vos documents ou produits et les stockez dans une base de données vectorielle. Lorsqu'un utilisateur fait une requête, vous intégrez la requête et recherchez les vecteurs les plus proches dans la base de données. C'est ainsi que fonctionne la recherche sémantique moderne, trouvant des résultats basés sur le sens plutôt que sur la correspondance de mots-clés.

Les modèles d'embedding varient en qualité et en taille. Les modèles à usage général comme text-embedding-3-small d'OpenAI offrent une bonne qualité pour la plupart des tâches. Des modèles spécialisés comme BGE ou E5 peuvent être meilleurs pour des domaines spécifiques. Le nombre de dimensions dans l'embedding, généralement de 384 à 4096, représente la quantité d'informations que l'embedding peut capturer. Des dimensions plus élevées peuvent stocker plus de nuances mais nécessitent plus de stockage et de calcul.