Embeddings : introduction claire

Définition simple

Un embedding = une représentation numérique d’un texte (ou image) pour mesurer la similarité.

Pour quoi ?

• Recherche sémantique (au lieu de mots-clés)
• RAG : récupérer le bon passage avant de générer
• Classification (intro)

Premier projet (pattern)

1. Ingest : découper un corpus

2. Vectoriser : créer les embeddings

3. Indexer : stockage (simple)

4. Query : vectoriser la question

5. Similarité : récupérer les meilleurs passages

Ce qu’il faut retenir

• Les embeddings ne remplacent pas la donnée
• La qualité dépend du dataset + découpage

Conclusion

Commencez petit : un corpus limité, une UI claire, et une démo.