Recherche vectorielle : IA au service du sens

Le thésaurus gère des règles manuelles (A = B), tandis que la recherche vectorielle utilise l’IA pour déduire automatiquement la relation sémantique entre les termes. L’IA offre une échelle et une précision bien supérieures pour la recherche grâce aux données vectorielles et aux représentations numériques.

Oui. Les modèles d’Intelligence Artificielle utilisés pour la recherche vectorielle sont souvent entraînés sur de vastes corpus multilingues, leur permettant de comprendre et de faire correspondre le sens, quelle que soit la langue. Ces capacités reposent sur des modèles de langage LLM, adaptés aux ensembles de données multilingues.

Non, elle le complète. La recherche vectorielle est ajoutée à l’index existant (mots-clés, attributs) pour améliorer la pertinence. Le search classique gère les filtres précis, tandis que l’IA — y compris l’IA générative — gère la compréhension du sens et les liens entre les produits via des systèmes de recommandation.

Le moteur IA est entraîné sur des données générales, mais il s’adapte au fil du temps en fonction des interactions avec les résultats de votre catalogue. Cette approche repose sur des ensembles de données variés et peut s’appuyer sur des modèles open source pour renforcer les performances.

La complexité technique est gérée par l’outil ElasticSuite/Gally. Vous n’avez besoin que d’un catalogue bien structuré ; l’infrastructure IA et la gestion des vecteurs sont prises en charge par la plateforme, y compris les représentations numériques nécessaires au traitement.