IA 4D : tri des résultats de requête par similarité vectorielle
Dans l’article Recherche sémantique : requête par similarité vectorielle, nous avons présenté comment interroger des entités à l’aide de la similarité vectorielle, un moyen puissant de trouver les enregistrements les plus pertinents en fonction de leur signification plutôt que de leurs valeurs exactes.
4D 21 R2 propose une nouvelle méthode pour trier les résultats de recherche à l’aide des champs 4D.Vector. Vous pouvez non seulement filtrer les entités par similarité, mais aussi trier les résultats de votre requête à l’aide de la fonction .query() afin que les entités les plus pertinentes et les plus proches sémantiquement apparaissent en premier. Que vous développiez une expérience de recherche intelligente, un moteur de recommandation ou un assistant basé sur l’IA, cette nouvelle fonctionnalité garantit que vos résultats sont classés par pertinence, offrant ainsi des résultats plus précis et plus conviviaux.
Recherche sémantique : interrogation par similarité vectorielle
Avec l’importance croissante de la recherche vectorielle dans les applications d’intelligence artificielle telles que la recherche sémantique, les moteurs de recommandation et le traitement du langage naturel, 4D introduit un support natif pour les requêtes vectorielles dans la fonction query(). Cette amélioration apporte des comparaisons de similarité vectorielle directement dans le langage de DataClass.query() et EntitySelection.query().
Trouvez le bon endroit dans votre document 4D Write Pro avec l’IA
Dans les applications 4D, les documents volumineux sont monnaie courante : rapports financiers, directives internes, manuels techniques… La recherche d’un mot-clé exact ne suffit souvent pas. Faire défiler des rapports de 30 pages pour trouver un paragraphe est non seulement une perte de temps, mais aussi une source d’erreurs. C’est là que l’IA peut vous aider.
L’approche sémantique basée sur les vecteurs, introduite dans 4D 20 R10, permet déjà de trouver un document 4D Write Pro pertinent, même lorsque des formulations différentes sont utilisées (par exemple, « insérer une image » par rapport à « ajouter une image »).
Mais qu’en est-il lorsqu’un document s’étend sur plusieurs pages et couvre plusieurs sous-thèmes ? Même si l’ensemble du texte peut être converti en un seul vecteur, les résultats sont souvent meilleurs lorsque l’on travaille à une échelle plus fine. C’est l’idée du chunking : découper un document en segments cohérents, chacun représenté par son propre vecteur.
C’est précisément ce qui nous permet d’aller plus loin : retrouver non seulement le bon document, mais aussi le passage exact qui correspond à la recherche.
Recherche par le sens, pas par les métadonnées : Filtrage sémantique d’images avec 4D.Vector
Vos utilisateurs ne pensent pas en termes de noms de fichiers ou de hiérarchies de dossiers. Ils pensent en termes d’idées.
- « Un robot peint à l’aquarelle.
- « Une plage ensoleillée remplie de couleurs. »
- « Quelque chose qui ressemble à Mona Lisa… mais qui vient du futur. »
Peu importe que cette idée provienne d’une image, d’une commande client, d’un e-mail ou d’un document 4D Write Pro – le défi est le même : comment fournir des résultats qui correspondent à l’intention, et pas seulement à des mots-clés ?
Avec 4D.Vector et 4D AI Kit, votre application peut enfin comprendre le sens. Dans ce billet, nous allons l’illustrer avec la recherche sémantique de similarités d’images. Et voici la clé : nous ne travaillons pas vraiment avec des images brutes – nous travaillons avec leurs descriptions. La même approche fonctionne pour n’importe quel type de données textuelles dans votre application.
L’IA apporte une recherche magique aux documents 4D Write Pro
Dans de nombreuses applications d’entreprise 4D, les documents sont essentiels : notes techniques, rapports, manuels, guides internes. Mais lorsque les utilisateurs ne se souviennent pas de la formulation exacte, trouver le bon document devient lent, frustrant, ou pire impossible.
Avec 4D 20 R10, la recherche sémantique alimentée par les vecteurs de l’IA change la donne. Au lieu de faire correspondre les mots-clés, vous faites correspondre le sens. Les utilisateurs obtiennent le bon document, même s’ils utilisent des mots différents ou une langue différente. Il s’agit d’une manière plus intelligente de faire apparaître les connaissances cachées dans vos documents, rapide, précise et adaptée à la manière dont les utilisateurs effectuent leurs recherches.
Prenons un exemple concret : un utilisateur souhaite localiser une note technique qui explique comment insérer une image dans un document 4D Write Pro. Cependant, il se peut qu’il ne se souvienne pas de la phrase précise utilisée dans le document.
4D AI : Découvrez la puissance des vecteurs 4D
Lorsque l’on travaille avec des applications modernes, en particulier celles qui impliquent l’intelligence artificielle, le traitement du langage naturel ou les données spatiales, les mathématiques vectorielles sont essentielles. C’est pourquoi 4D 20 R10 introduit un nouvel objet : 4D.Vector. L’objet Vector, conçu pour aider les développeurs à stocker et à comparer des vecteurs de données avec seulement quelques lignes de code.
Par exemple, si vous créez une fonctionnalité pour classer des images en fonction de leur correspondance avec un texte, il vous suffit de générer des vecteurs, de les comparer en utilisant la similarité cosinusoïdale et de trier vos résultats du plus pertinent au moins pertinent, le tout directement dans 4D.
Pourquoi votre pile de recherche semble brisée – et comment Vector Search y remédie
Vous posez une question. Votre système vous donne des correspondances de mots-clés – c’est proche, mais ce n’est pas la réponse. La véritable information ? Elle est enfouie dans un document, formulée différemment ou cachée dans un format que votre moteur de recherche ne peut pas comprendre.
Imaginez maintenant une recherche qui comprenne ce que vous voulez dire, même si vous ne le dites pas parfaitement. Une recherche qui fait ressortir le sens, et pas seulement les mots correspondants.
C’est ce changement que nous explorons dans cet article de blog : ce qui échoue aujourd’hui, ce qui le remplace, et pourquoi la recherche vectorielle devient la nouvelle option par défaut pour les équipes qui ont besoin de clarté à grande échelle.
Nous contacter
Vous avez une question, une suggestion ou vous voulez simplement entrer en contact avec les blogueurs 4D ? Envoyez-nous un message !
* Votre vie privée est très importante pour nous. Veuillez cliquer ici pour consulter notre Politique