Technique Updated 2026-04
Embedding
Definition
Un embedding est une représentation numérique (vecteur) d'un texte ou d'une donnée, capturant son sens sémantique.
See also in the glossary
B
Base de données vectorielle
Une base de données vectorielle stocke des embeddings pour la recherche sémantique et le RAG à grande échelle.
R
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Le RAG est une technique qui connecte un LLM à des sources de données externes pour générer des réponses plus précises et à jour.
L
LLM (Large Language Model)
Un LLM est un modèle d'IA entraîné sur des milliards de textes, capable de comprendre et générer du langage humain.
N
NLP (Traitement du Langage Naturel)
Le NLP est le domaine de l'IA qui permet aux machines de comprendre, interpréter et générer du langage humain.
Tools that use embedding
Frequently Asked Questions
A quoi servent les embeddings ?
Ils mesurent la similarité sémantique entre textes. Deux phrases avec le même sens auront des vecteurs proches. C'est la base du RAG.
Embedding et token, c'est pareil ?
Non. Un token est un morceau de texte brut. Un embedding est sa traduction en vecteur numérique dans un espace mathématique.
