Développement de la recherche sémantique et vectorielle

Je crée une recherche qui comprend le sens d'une requête, pas seulement des correspondances de mots. Au fil des ans, j'ai conçu et lancé une recherche sémantique pour des catalogues, des bases de connaissances, des services d'assistance et des dépôts de documents internes. Le travail commence avec vos données et vos utilisateurs : ce qu'ils tapent, ce qu'ils veulent réellement trouver et où la recherche par mots-clés échoue silencieusement. À partir de là, je sélectionne un modèle d'embeddings approprié, construis un pipeline de chargement de données propre et élève une base de données vectorielle à votre échelle.

Du côté ingénierie, je déploie pgvector, Pinecone ou Qdrant pour votre stack et votre budget, puis je conçois un classement hybride : des vecteurs denses sont combinés avec des signaux clés classiques pour obtenir à la fois exhaustivité et précision. J'ajuste la pertinence sur de vraies requêtes, ajoute des filtres, un re-classement et une mise en cache, et enveloppe le tout dans une API claire que votre équipe appelle avec une seule requête. Si vous construisez une récupération de données pour un chatbot ou un assistant, j'assemble complètement la couche RAG.

Vous obtenez un résultat mesurable : des résultats pertinents en haut, moins de réponses vides et une recherche qui comprend enfin l'intention de l'utilisateur.