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La recherche sémantique utilisant de grands modèles de langue (LLMS) représente une progression importante de la récupération de l'information, tirant parti de l'apprentissage en profondeur pour comprendre le contexte et l'intention derrière les requêtes de recherche. Contrairement à la recherche traditionnelle basée sur les mots clés, la recherche sémantique se concentre sur le sens et les relations des mots pour fournir des résultats plus pertinents.
La recherche sémantique vise à améliorer la précision de la recherche en comprenant l'intention du chercheur et la signification contextuelle des termes tels qu'ils apparaissent dans les données consultables. Cela implique le traitement du langage naturel (PNL) pour interpréter les nuances du langage, telles que les synonymes, les homonymes et le contexte plus large dans lequel les termes sont utilisés.
Les grands modèles de langue, tels que GPT-4, Bert et Roberta, ont révolutionné la recherche sémantique. Ces modèles sont formés sur de vastes ensembles de données et peuvent capturer des modèles complexes dans le langage, leur permettant de comprendre le contexte, de désambiguïter le sens et même de déduire l'intention de l'utilisateur. Par exemple, une question comme "les meilleurs endroits à visiter à Paris" ne correspondrait pas seulement aux documents contenant ces mots clés, mais reconnaîtrait également et hiérarchiserait le contenu en discutant des attractions touristiques populaires à Paris.
Compréhension contextuelle : les LLM peuvent interpréter le contexte des mots, ce qui rend les résultats de recherche plus pertinents. Par exemple, ils peuvent faire la distinction entre "pomme" en tant que fruit et "pomme" en tant qu'entreprise technologique basée sur le texte environnant.
Reconnaissance du synonyme : ils reconnaissent les synonymes et les termes connexes, garantissant que les variations dans la façon dont les utilisateurs expliquent les requêtes ne gênent pas le processus de recherche.
Intention de l'utilisateur : LLMS peut déduire l'intention de l'utilisateur derrière une requête, fournissant des résultats qui s'alignent étroitement avec ce que l'utilisateur recherche, même si les mots clés exacts ne sont pas présents dans la documentation.
Précision améliorée : en comprenant la sémantique de la langue, ces modèles peuvent réduire considérablement les résultats non pertinents, améliorant l'expérience globale de recherche.
La recherche sémantique utilisant des LLM est largement applicable dans divers domaines:
La recherche sémantique alimentée par de grands modèles de langage représente un bond en avant dans la technologie de recherche, transformant la façon dont les utilisateurs trouvent des informations en se concentrant sur le contexte et le sens plutôt que sur une simple correspondance de mots clés. Alors que ces modèles continuent d'évoluer, la précision et la pertinence des résultats de recherche ne feront qu'améliorer, ce qui facilite la récupération des informations, plus intuitive et beaucoup plus efficace.
