gensai.aiLa recherche sémantique retrouve les contenus par le sens plutôt que par les mots-clés exacts : une requête sur les « congés payés » retrouvera un document parlant de « droits aux vacances ». Elle s'appuie sur les embeddings et les bases vectorielles, et constitue la première étape de tout pipeline RAG.
En pratique chez Gensai
C'est le socle du moteur de recherche immobilier en langage naturel développé par Gensai.
Quand la recherche sémantique fait-elle la différence ?
Quand les utilisateurs formulent leurs questions avec leurs propres mots, qui ne correspondent pas à ceux des documents : des clients face à un catalogue, des salariés face à une base documentaire interne, des citoyens face à des textes réglementaires. Combinée à une recherche par mots-clés et à un reranking, elle donne en général les résultats les plus pertinents.
Erreur fréquente
Abandonner la recherche par mots-clés. Pour une référence produit, un numéro d'article ou un nom propre, la correspondance exacte reste indispensable. Les meilleurs moteurs combinent les deux approches.
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Définition rédigée avec l'assistance de l'IA, vérifiée par Sébastien Lecocq, co-fondateur de Gensai.
Aller plus loin que la définition ?
Passer du concept au projet : Gensai conçoit des solutions IA sur mesure, souveraines et conformes au RGPD.
Services associés : Chatbots et moteurs de réponses