Recherche sémantique
La recherche sémantique est une technique de recherche qui comprend le sens et l'intention derrière une requête, et retourne des résultats fondés sur la pertinence conceptuelle plutôt que sur la correspondance exacte de mots-clés.
Comprendre Recherche sémantique
La recherche par mots-clés traditionnelle correspond exactement aux mots de votre requête avec les documents. La recherche sémantique va plus loin en comprenant ce que vous voulez dire. Lorsque vous cherchez « réunion sur le budget », la recherche sémantique peut trouver un document intitulé « Discussion sur la planification financière du T3 » car elle comprend que ces concepts sont liés. Cela fonctionne grâce à des vecteurs d'encodage qui traduisent le sens du texte en représentations numériques. La recherche sémantique est plus tolérante aux formulations différentes, gère naturellement les synonymes, et peut retrouver des résultats pertinents même si les termes exacts ne figurent pas dans le document.
Comment GAIA utilise Recherche sémantique
GAIA utilise la recherche sémantique, alimentée par les embeddings vectoriels de ChromaDB, pour retrouver des informations dans tous vos outils connectés. Lorsque vous demandez à GAIA de trouver quelque chose, elle cherche selon le sens plutôt que selon les mots-clés. Par exemple, si vous demandez « trouve l'e-mail où Sarah a parlé du calendrier de lancement du produit », GAIA le retrouvera même si l'objet de l'e-mail était « Re: Planification T2 ». La recherche sémantique fonctionne simultanément sur les e-mails, tâches, documents et notes.
Concepts liés
Représentations vectorielles (embeddings)
Les embeddings vectoriels sont des représentations numériques de textes, images ou autres données qui capturent le sens sémantique, permettant à la machine de comprendre la similarité et les relations entre différentes informations.
Graphe de connaissances
Un graphe de connaissances est une représentation structurée de l'information qui organise les données sous forme d'entités, de leurs attributs et des relations entre elles, permettant aux machines de comprendre et de raisonner sur des informations connectées.
Mémoire basée sur les graphes
La mémoire basée sur les graphes est une architecture de mémoire IA qui stocke les informations sous forme de nœuds interconnectés et de relations, permettant une compréhension contextuelle riche et une persistance des connaissances à travers les interactions.
conscience du contexte
La conscience du contexte dans l’IA est la capacité de comprendre l’ensemble de la situation entourant une tâche ou une interaction, y compris les personnes impliquées, ce qui s’est passé auparavant, les projets connexes, les échéances, ainsi que les préférences et habitudes de l’utilisateur.
