🧠 Genai en tant qu'ingénieur backend: Partie 2 - DBS vectoriel

DEV - 10/08
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Nous sommes sur le point de construire un minuscule moteur de recherche sémantique à partir de zéro. L'ingrédient secret? Bases de données vectorielles - un outil étonnamment facile à saisir, mais suffisamment puissant pour faire fonctionner l'IA moderne.

À la fin de cet article, vous allez:

  • Comprendre ce que sont les intégres (et pourquoi ils sont magiques)
  • Apprenez ce qu'une base de données vectorielle fait
  • Spin Up Qdrant dans Docker
  • Stocker et rechercher vos propres intérêts
  • Découvrez comment cela constitue les bases du chiffon (génération auprès de la récupération)

Étape 1 - des mots aux nombres: intégres

Les ordinateurs ne comprennent pas «chien» ou «voiture» comme nous. Au lieu de cela, nous les transformons en intégres - de longues listes de nombres qui capturent le sens et les relations entre les concepts.

Exemple:

"chien" → [0,1, 0,6, -0,4, ...] "chiot" → vecteur très proche de "chien" "voiture"...
[Courte citation de 8% de l'article original]