Comprenez comment les bases de données vectorielles stockent les embeddings, effectuent une recherche de similarité rapide et prennent en charge la recherche sémantique, les chatbots RAG, les recommandations et d'autres applications IA.
La recherche sémantique est une manière de chercher qui se concentre sur ce que vous voulez dire, pas seulement les mots exacts que vous tapez.
Si vous avez déjà cherché quelque chose et pensé « la réponse est clairement là—pourquoi il ne la trouve pas ? », vous avez ressenti les limites de la recherche par mots-clés. La recherche traditionnelle fait correspondre des termes. Ça marche quand la formulation de votre requête et celle du contenu se recoupent.
La recherche par mots-clés a du mal avec :
Elle peut aussi survaloriser les mots répétés, renvoyant des résultats qui semblent pertinents en surface tout en ignorant la page qui répond réellement à la question avec une formulation différente.
Imaginez un centre d'aide avec un article intitulé « Pause or cancel your subscription. » Un utilisateur recherche :
“stop my payments next month”
Un système de mots-clés pourrait ne pas classer haut cet article s'il ne contient pas « stop » ou « payments ». La recherche sémantique est conçue pour comprendre que « stop my payments » est étroitement lié à « cancel subscription » et remonter cet article en tête—parce que le sens correspond.
Pour que cela fonctionne, les systèmes représentent le contenu et les requêtes comme des “empreintes de sens” (des nombres qui captent la similarité). Puis ils doivent rechercher des millions de ces empreintes rapidement.
C'est pour cela que les bases de données vectorielles existent : stocker ces représentations numériques et récupérer les correspondances les plus proches efficacement, pour que la recherche sémantique paraisse instantanée même à grande échelle.
Un embedding est une représentation numérique du sens. Plutôt que de décrire un document par des mots-clés, on le représente par une liste de nombres (un « vecteur ») qui capture de quoi parle le contenu. Deux contenus avec des sens proches aboutissent à des vecteurs proches dans cet espace numérique.
Pensez à un embedding comme à des coordonnées sur une carte très haute-dimensionnelle. Vous ne lirez généralement pas les nombres directement—ils ne sont pas pensés pour l'humain. Leur valeur est dans leur comportement : si « cancel my subscription » et « how do I stop my plan? » produisent des vecteurs proches, le système peut les considérer liés même s'ils partagent peu (ou aucun) mot.
Les embeddings ne sont pas limités au texte.
C'est ainsi qu'une même base de données vectorielle peut alimenter « recherche par image », « trouver des chansons similaires » ou « recommander des produits comme celui-ci ».
Les vecteurs ne viennent pas d'étiquetages manuels. Ils sont produits par des modèles d'apprentissage automatique entraînés pour compresser le sens en nombres. Vous envoyez du contenu à un modèle d'embeddings (hébergé par vous ou un fournisseur) et il renvoie un vecteur. Votre app stocke ce vecteur avec le contenu original et ses métadonnées.
Le modèle d'embeddings choisi influence fortement les résultats. Des modèles plus grands ou spécialisés améliorent souvent la pertinence mais coûtent plus cher (et peuvent être plus lents). Les petits modèles sont moins chers et plus rapides, mais peuvent manquer de nuances—surtout pour un langage de domaine, le multilingue, ou les requêtes courtes. Beaucoup d'équipes testent plusieurs modèles tôt pour trouver le meilleur compromis avant de monter en charge.
Une base de données vectorielle repose sur une idée simple : stocker le “sens” (un vecteur) avec les informations nécessaires pour identifier, filtrer et afficher les résultats.
La plupart des enregistrements ressemblent à ceci :
doc_18492 ou un UUID)Par exemple, un article du centre d'aide pourrait stocker :
kb_123{ "title": "Reset your password", "url": "/help/reset-password", "tags": ["account", "security"] }Le vecteur alimente la similarité sémantique. L'ID et les métadonnées rendent les résultats exploitables.
Les métadonnées ont deux fonctions :
Sans bonnes métadonnées, vous pouvez récupérer le bon sens mais afficher le mauvais contexte.
La taille d'un embedding dépend du modèle : 384, 768, 1024, et 1536 dimensions sont courantes. Plus de dimensions capturent davantage de nuance, mais augmentent aussi :
À titre d'intuition : doubler les dimensions augmente souvent le coût et la latence sauf si vous compensez par le choix d'index ou la compression.
Les jeux de données évoluent, donc les bases vectorielles supportent généralement :
Planifier les mises à jour tôt évite un problème de « connaissance périmée » où la recherche renvoie du contenu qui ne correspond plus à ce que voient les utilisateurs.
Une fois que votre texte, images ou produits sont convertis en embeddings (vecteurs), la recherche devient un problème de géométrie : « Quels vecteurs sont les plus proches de ce vecteur de requête ? » On appelle cela la recherche du voisin le plus proche. Plutôt que de faire correspondre des mots-clés, le système compare le sens en mesurant la proximité entre deux vecteurs.
Imaginez chaque contenu comme un point dans un vaste espace multi-dimensionnel. Lorsqu'un utilisateur recherche, sa requête devient un autre point. La recherche de similarité renvoie les éléments dont les points sont les plus proches—vos « voisins les plus proches ». Ces voisins partagent probablement l'intention, le sujet ou le contexte, même s'ils n'ont pas les mêmes mots.
Les bases vectorielles prennent en charge quelques façons standard de scorer la « proximité » :
Différents modèles d'embeddings sont entraînés avec un métrique particulier en tête, il est donc important d'utiliser celui recommandé par le fournisseur du modèle.
Une recherche exacte compare chaque vecteur pour trouver les vrais voisins les plus proches. C'est précis, mais lent et coûteux quand on passe à des millions d'éléments.
La plupart des systèmes utilisent l'ANN (approximate nearest neighbor). L'ANN utilise des structures d'index intelligentes pour réduire la recherche aux candidats les plus prometteurs. Vous obtenez généralement des résultats « suffisamment proches » du vrai meilleur match—beaucoup plus vite.
L'ANN est populaire car il vous laisse régler selon vos besoins :
Ce réglage explique pourquoi la recherche vectorielle fonctionne bien dans les applications réelles : vous conservez des réponses réactives tout en retournant des résultats très pertinents.
La recherche sémantique se conçoit facilement comme un pipeline simple : transformer le texte en sens, rechercher le sens similaire, puis présenter les correspondances les plus utiles.
Un utilisateur tape une question (par exemple : « How do I cancel my plan without losing data? »). Le système passe ce texte dans un modèle d'embeddings, produisant un vecteur—un tableau de nombres qui représente le sens de la requête plutôt que ses mots exacts.
Ce vecteur de requête est envoyé à la base de données vectorielle, qui effectue une recherche de similarité pour trouver les vecteurs « les plus proches » parmi votre contenu stocké.
La plupart des systèmes retournent les top-K matches : les K chunks/documents les plus similaires.
La recherche de similarité est optimisée pour la vitesse, donc le top-K initial peut contenir des quasi-matches. Un reranker est un second modèle qui examine la requête et chaque résultat candidat ensemble et les reclasse par pertinence.
Considérez-le ainsi : la recherche vectorielle fournit une bonne liste restreinte ; le reranking choisit le meilleur ordre.
Enfin, vous retournez les meilleures correspondances à l'utilisateur (comme résultats de recherche), ou vous les passez à un assistant IA (par exemple, un système RAG) comme « contexte d'ancrage ».
Si vous intégrez ce type de workflow dans une app, des plateformes comme Koder.ai peuvent vous aider à prototyper rapidement : vous décrivez l'expérience de recherche sémantique ou RAG dans une interface de chat, puis itérez sur le front React et le back Go/PostgreSQL en gardant la pipeline de récupération (embedding → recherche vectorielle → rerank optionnel → réponse) comme élément central du produit.
Si votre article d'aide dit « terminate subscription » et que l'utilisateur cherche « cancel my plan », la recherche par mots-clés peut le manquer car « cancel » et « terminate » ne correspondent pas. La recherche sémantique le récupérera généralement car l'embedding capture que les deux phrases expriment la même intention. Ajoutez du reranking et les résultats en tête deviennent souvent non seulement « similaires », mais directement exploitables pour la question de l'utilisateur.
La recherche vectorielle pure est excellente pour le « sens », mais les utilisateurs ne cherchent pas toujours par sens. Parfois ils ont besoin d'une correspondance exacte : nom complet d'une personne, SKU, numéro de facture, ou un code d'erreur copié depuis un log. La recherche hybride résout cela en combinant signaux sémantiques (vecteurs) et lexicaux (recherche par mots-clés comme BM25).
Une requête hybride lance typiquement deux voies de récupération en parallèle :
Le système fusionne ensuite ces candidats en une seule liste classée.
La recherche hybride excelle lorsque vos données incluent des chaînes « à faire correspondre impérativement » :
La recherche sémantique seule peut renvoyer des pages liées de façon large ; la recherche par mots-clés seule peut manquer les réponses formulées différemment. L'hybride couvre ces deux modes d'échec.
Les filtres de métadonnées restreignent la récupération avant le classement (ou en parallèle), améliorant la pertinence et la vitesse. Filtres courants :
La plupart des systèmes mêlent pragmatiquement : lancer les deux recherches, normaliser les scores pour les rendre comparables, puis appliquer des pondérations (par ex. « donner plus de poids aux mots-clés pour les IDs »). Certains produits rerangent aussi la shortlist fusionnée avec un modèle léger ou des règles, tandis que les filtres s'assurent que vous classez le bon sous-ensemble.
La génération augmentée par récupération (RAG) est un patron pratique pour obtenir des réponses plus fiables d'un LLM : d'abord récupérer l'information pertinente, puis générer une réponse liée à ce contexte récupéré.
Plutôt que de demander au modèle de « se souvenir » de vos docs d'entreprise, vous stockez ces docs (sous forme d'embeddings) dans une base vectorielle, récupérez les chunks les plus pertinents au moment de la question, et les fournissez au LLM comme contexte.
Les LLM excellent à rédiger, mais vont combler avec assurance les lacunes quand ils n'ont pas les faits nécessaires. Une base vectorielle facilite la récupération des passages au sens le plus proche depuis votre base de connaissances et les fournit dans le prompt.
Cet ancrage pousse le modèle de « inventer une réponse » à « résumer et expliquer ces sources ». Cela rend aussi les réponses plus auditables car vous pouvez tracer quels chunks ont été récupérés et, si souhaité, afficher des citations.
La qualité du RAG dépend souvent plus du chunking que du modèle.
Imaginez ce flux :
Question utilisateur → Embeddér la question → Base vectorielle récupère top-k chunks (+ filtres de métadonnées optionnels) → Construire le prompt avec les chunks récupérés → LLM génère la réponse → Retourner la réponse (et les sources).
La base vectorielle est au centre comme la « mémoire rapide » qui fournit les preuves les plus pertinentes pour chaque requête.
Les bases vectorielles ne rendent pas seulement la recherche « plus intelligente »—elles permettent des expériences produit où les utilisateurs décrivent ce qu'ils veulent en langage naturel et obtiennent des résultats pertinents. Voici quelques cas pratiques récurrents.
Les équipes support ont souvent une base de connaissances, des tickets anciens, des transcriptions de chat et des notes de version—mais la recherche par mots-clés souffre des synonymes, paraphrases et descriptions vagues des problèmes.
Avec la recherche sémantique, un agent (ou un chatbot) peut récupérer des tickets passés qui veulent dire la même chose même si la formulation diffère. Cela accélère la résolution, réduit le travail dupliqué et aide les nouveaux agents à monter en compétence. Associer la recherche vectorielle à des filtres de métadonnées (ligne de produit, langue, type d'incident, plage de dates) maintient les résultats ciblés.
Les acheteurs connaissent rarement les noms exacts des produits. Ils cherchent des intentions comme « petit sac à dos qui tient un ordinateur et paraît professionnel ». Les embeddings capturent ces préférences—style, fonction, contraintes—pour que les résultats ressemblent davantage à un conseiller commercial humain.
Cette approche marche pour les catalogues retail, les offres de voyage, l'immobilier, les job boards et les marketplaces. Vous pouvez aussi mélanger la pertinence sémantique avec des contraintes structurées comme le prix, la taille, la disponibilité ou la localisation.
Une fonctionnalité classique des bases vectorielles est « trouver des éléments comme celui-ci ». Si un utilisateur consulte un article, regarde une vidéo ou voit un produit, vous pouvez récupérer d'autres contenus au sens similaire ou aux attributs proches—même quand les catégories diffèrent.
Utile pour :
En entreprise, l'information est dispersée dans docs, wikis, PDFs et notes de réunion. La recherche sémantique permet aux employés de poser des questions naturellement (« Quelle est notre politique de remboursement pour les conférences ? ») et de trouver la bonne source.
La contrainte non négociable est le contrôle d'accès. Les résultats doivent respecter les permissions—souvent en filtrant par équipe, propriétaire du document, niveau de confidentialité ou liste ACL—pour que les utilisateurs ne récupèrent que ce qu'ils ont le droit de voir.
Si vous voulez aller plus loin, cette même couche de récupération alimente les systèmes Q&R ancrés (couvert dans la section RAG).
Un système de recherche sémantique n'est aussi bon que le pipeline qui l'alimente. Si les documents arrivent de façon incohérente, sont mal découpés, ou ne sont jamais re-embeddés après modification, les résultats divergent de ce que les utilisateurs attendent.
La plupart des équipes suivent une séquence répétable :
L'étape « chunk » est celle où beaucoup de pipelines gagnent ou perdent. Des chunks trop larges diluent le sens ; trop petits le perdent. Une approche pratique est de chunker par structure naturelle (titres, paragraphes, paires Q&R) et garder un petit chevauchement pour la continuité.
Le contenu change constamment—les politiques sont mises à jour, les prix changent, les articles sont réécrits. Traitez les embeddings comme des données dérivées qui doivent être régénérées.
Tactiques courantes :
Si vous servez plusieurs langues, vous pouvez utiliser soit un modèle d'embeddings multilingue (plus simple) soit des modèles par langue (parfois meilleure qualité). Si vous expérimentez des modèles, versionnez vos embeddings (par ex. embedding_model=v3) pour pouvoir faire des A/B tests et revenir en arrière sans casser la recherche.
La recherche sémantique peut sembler « bonne » en démo et pourtant échouer en production. La différence, c'est la mesure : vous avez besoin de métriques de pertinence claires et d'objectifs de vitesse, évalués sur des requêtes proches du comportement réel des utilisateurs.
Commencez avec un petit jeu de métriques et maintenez-les dans le temps :
Créez un jeu d'évaluation à partir de :
Versionnez le jeu de test pour comparer les résultats entre les versions.
Les métriques offline ne capturent pas tout. Lancez des A/B tests et collectez des signaux légers :
Utilisez ces retours pour mettre à jour les jugements de pertinence et repérer les motifs d'échec.
La performance peut changer quand :
Relancez votre suite de tests après tout changement, surveillez les tendances des métriques chaque semaine, et déclenchez des alertes pour les baisses soudaines de MRR/nDCG ou les pics de p95.
La recherche vectorielle change comment les données sont récupérées, mais elle ne doit pas changer qui peut y accéder. Si votre système sémantique ou RAG peut « trouver » le bon chunk, il peut aussi accidentellement renvoyer un chunk que l'utilisateur n'était pas autorisé à voir—à moins de concevoir les permissions et la confidentialité dans l'étape de récupération.
La règle la plus sûre est simple : un utilisateur ne devrait récupérer que le contenu qu'il a le droit de lire. Ne comptez pas sur l'application pour « cacher » les résultats après que la base vectorielle les a renvoyés—parce qu'à ce stade le contenu a déjà quitté votre frontière de stockage.
Approches pratiques :
Beaucoup de bases vectorielles prennent en charge des filtres basés sur les métadonnées (par ex. tenant_id, department, project_id, visibility) qui s'exécutent en parallèle avec la recherche de similarité. Utilisés correctement, c'est un moyen propre d'appliquer les permissions pendant la récupération.
Un détail clé : assurez-vous que le filtre est obligatoire et côté serveur, pas une logique optionnelle côté client. Méfiez-vous aussi de l'explosion des rôles (trop de combinaisons). Si votre modèle d'autorisation est complexe, envisagez de pré-calculer des « groupes d'accès effectifs » ou d'utiliser un service d'autorisation dédié pour générer un token de filtre au moment de la requête.
Les embeddings peuvent encoder le sens du texte original. Cela ne révèle pas automatiquement la PII brute, mais augmente le risque (par ex. des faits sensibles deviennent plus faciles à retrouver).
Bonnes pratiques :
Considérez votre index vectoriel comme des données de production :
Bien fait, ces pratiques rendent la recherche sémantique magique pour les utilisateurs—sans devenir une surprise en matière de sécurité plus tard.
Les bases de données vectorielles peuvent sembler « plug-and-play », mais la plupart des déceptions viennent des choix périphériques : comment vous découpez les données, quel modèle d'embeddings vous choisissez, et à quel point vous gardez tout à jour.
Mauvais chunking est la cause n°1 de résultats hors-sujet. Des chunks trop grands diluent le sens ; des chunks trop petits perdent le contexte. Si les utilisateurs disent souvent « il a trouvé le bon document mais le mauvais passage », votre stratégie de chunking a probablement besoin d'ajustement.
Mauvais modèle d'embeddings se manifeste par des incohérences sémantiques constantes—les résultats sont fluides mais hors sujet. Ça arrive quand le modèle n'est pas adapté à votre domaine (juridique, médical, tickets de support) ou à votre type de contenu (tableaux, code, texte multilingue).
Données périmées crée rapidement des problèmes de confiance : les utilisateurs cherchent la dernière politique et obtiennent la version du trimestre précédent. Si votre source change, vos embeddings et métadonnées doivent aussi être mis à jour (et les suppressions doivent vraiment supprimer).
Au début, vous pourrez avoir trop peu de contenu, trop peu de requêtes, ou pas assez de retours pour régler la récupération. Prévoyez :
Les coûts viennent généralement de quatre sources :
Si vous comparez des fournisseurs, demandez une estimation mensuelle simple basée sur votre nombre attendu de documents, la taille moyenne des chunks et le QPS de pointe. Beaucoup de surprises apparaissent après l'indexation et lors des pics de trafic.
Utilisez cette checklist courte pour choisir une base vectorielle adaptée :
Bien choisir, ce n'est pas courir après le dernier type d'index, mais garantir la fiabilité : pouvez-vous garder les données fraîches, contrôler l'accès et maintenir la qualité au fur et à mesure que votre contenu et votre trafic croissent ?
La recherche par mots-clés fait correspondre des tokens exacts. La recherche sémantique fait correspondre le sens en comparant des embeddings (vecteurs), elle peut donc retourner des résultats pertinents même quand la requête utilise une formulation différente (par ex. « stop payments » → « cancel subscription »).
Une base de données vectorielle stocke des embeddings (tableaux de nombres) avec des identifiants et des métadonnées, puis effectue des recherches voisin le plus proche rapides pour trouver les éléments dont le sens est le plus proche d'une requête. Elle est optimisée pour la recherche de similarité à grande échelle (souvent des millions de vecteurs).
Un embedding est une « empreinte » numérique générée par un modèle qui représente le sens d'un contenu. On n'interprète pas directement les nombres : on les utilise pour mesurer la similarité.
En pratique :
La plupart des enregistrements incluent :
Les métadonnées permettent deux capacités critiques :
Sans métadonnées, on peut récupérer le bon sens mais afficher le mauvais contexte ou divulguer du contenu restreint.
Options courantes :
Utilisez le métrique pour lequel le modèle d'embeddings a été entraîné ; le « mauvais » métrique peut dégrader sensiblement la qualité du classement.
La recherche exacte compare une requête à tous les vecteurs, ce qui devient lent et coûteux à grande échelle. L'ANN (approximate nearest neighbor) utilise des index pour explorer un sous-ensemble de candidats.
C'est un compromis réglable :
La recherche hybride combine :
C'est souvent le meilleur choix par défaut lorsque votre corpus contient des chaînes « à faire correspondre impérativement » et des requêtes en langage naturel.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) récupère des passages pertinents depuis votre base de connaissances et les fournit comme contexte à un LLM.
Flux typique :
Trois pièges fréquents à fort impact :
Mitigations : découper par structure, versionner les embeddings et appliquer des filtres de métadonnées obligatoires côté serveur (par ex. , champs ACL).
title, url, tags, language, created_at, tenant_id)Le vecteur alimente la similarité sémantique ; les métadonnées rendent les résultats exploitables (filtrage, contrôle d'accès, affichage).
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