Recherche IA

La recherche IA utilise l’apprentissage automatique pour comprendre le contexte et l’intention des requêtes de recherche, les transformant en vecteurs numériques pour des résultats plus précis. Contrairement aux recherches traditionnelles par mots-clés, la recherche IA interprète les relations sémantiques, ce qui la rend efficace pour divers types de données et de langues.

La recherche IA, souvent appelée recherche sémantique ou vectorielle, est une méthodologie de recherche qui exploite des modèles d’apprentissage automatique pour comprendre l’intention et le sens contextuel derrière les requêtes. Contrairement à la recherche traditionnelle basée sur les mots-clés, la recherche IA transforme les données et les requêtes en représentations numériques appelées vecteurs ou embeddings. Cela permet au moteur de recherche de comprendre les relations sémantiques entre différentes données, fournissant des résultats plus pertinents et précis même lorsque les mots-clés exacts sont absents.

1. Vue d’ensemble de la recherche IA

La recherche IA représente une évolution significative des technologies de recherche. Les moteurs de recherche traditionnels reposent fortement sur la correspondance de mots-clés, où la présence de termes spécifiques dans la requête et les documents détermine la pertinence. La recherche IA, cependant, utilise des modèles d’apprentissage automatique pour saisir le contexte et le sens sous-jacents des requêtes et des données.

En convertissant des textes, images, audios et autres données non structurées en vecteurs de haute dimension, la recherche IA peut mesurer la similarité entre différents contenus. Cette approche permet au moteur de recherche de fournir des résultats contextuellement pertinents, même s’ils ne contiennent pas exactement les mots-clés utilisés dans la requête.

Composants clés :

• Recherche vectorielle : Recherche des points de données (documents, images, etc.) les plus proches dans l’espace vectoriel du vecteur de requête.
• Compréhension sémantique : Interprète l’intention et le sens contextuel derrière les requêtes.
• Modèles d’apprentissage automatique : Utilise des modèles tels que les Transformers pour générer des embeddings.

2. Comprendre les embeddings vectoriels

Au cœur de la recherche IA se trouve le concept d’embeddings vectoriels. Les embeddings vectoriels sont des représentations numériques de données qui capturent la signification sémantique de textes, d’images ou d’autres types de données. Ces embeddings positionnent des données similaires à proximité les unes des autres dans un espace vectoriel multidimensionnel.

Comment cela fonctionne :

• Transformation des données : Les données brutes (par exemple, le texte) sont traitées par un modèle d’apprentissage automatique pour générer un vecteur.
• Espace à haute dimension : Chaque vecteur est un point dans un espace à haute dimension (souvent des centaines ou des milliers de dimensions).
• Proximité sémantique : Les vecteurs représentant du contenu sémantiquement similaire sont proches les uns des autres.

Exemple :

• Les mots « roi » et « reine » peuvent avoir des embeddings proches dans l’espace vectoriel car ils partagent des significations contextuelles similaires.

3. Différences entre la recherche IA et la recherche par mots-clés

Les moteurs de recherche traditionnels reposent sur la correspondance des termes de la requête avec les documents contenant ces termes. Ils utilisent des techniques telles que les index inversés et la fréquence des termes pour classer les résultats.

Limites de la recherche par mots-clés :

• Correspondances exactes requises : L’utilisateur doit utiliser exactement les mêmes termes présents dans les documents pour les retrouver.
• Absence de compréhension du contexte : Le moteur de recherche ne comprend pas les synonymes ni les relations sémantiques entre les mots.
• Gestion limitée de l’ambiguïté : Les requêtes ambiguës peuvent donner des résultats non pertinents.

Avantages de la recherche IA :

• Compréhension contextuelle : Interprète le sens derrière les requêtes, pas seulement les mots.
• Reconnaissance des synonymes : Reconnaît différents mots ayant des sens similaires.
• Gère le langage naturel : Efficace avec des requêtes conversationnelles et des questions complexes.

Tableau comparatif

4. Mécanismes de la recherche sémantique

La recherche sémantique est une application centrale de la recherche IA qui se concentre sur la compréhension de l’intention de l’utilisateur et du sens contextuel des requêtes.

Processus :

1. Génération de l’embedding de la requête : La requête de l’utilisateur est convertie en vecteur via un modèle d’embedding.
2. Embedding des documents : Tous les documents de la base de données sont également convertis en vecteurs lors de l’indexation.
3. Mesure de similarité : Le moteur calcule la similarité entre le vecteur de requête et les vecteurs des documents.
4. Classement des résultats : Les documents sont classés selon leur score de similarité.

Techniques clés :

• Modèles d’embeddings : Réseaux neuronaux entraînés pour générer des embeddings (ex : BERT, modèles GPT).
• Mesures de similarité : Métriques comme la similarité cosinus ou la distance euclidienne pour calculer les scores.
• Algorithmes Approximate Nearest Neighbor (ANN) : Algorithmes efficaces pour trouver les vecteurs les plus proches dans un espace de haute dimension.

5. Scores de similarité et algorithmes ANN

Scores de similarité :

Les scores de similarité quantifient le degré de proximité de deux vecteurs dans l’espace vectoriel. Un score élevé indique une forte pertinence entre la requête et un document.

• Similarité cosinus : Mesure le cosinus de l’angle entre deux vecteurs.
• Distance euclidienne : Calcule la distance en ligne droite entre deux vecteurs.

Algorithmes Approximate Nearest Neighbor (ANN) :

Trouver les plus proches voisins exacts dans des espaces de haute dimension est coûteux en calcul. Les algorithmes ANN fournissent des approximations efficaces.

• Objectif : Récupérer rapidement les K vecteurs les plus similaires au vecteur de requête.
• Algorithmes ANN courants : HNSW (Hierarchical Navigable Small World), FAISS (Facebook AI Similarity Search).

6. Cas d’usage de la recherche IA

La recherche IA ouvre un large éventail d’applications dans divers secteurs grâce à sa capacité à comprendre et interpréter les données au-delà de la simple correspondance de mots-clés.

Applications de la recherche sémantique

Description : La recherche sémantique améliore l’expérience utilisateur en interprétant l’intention derrière les requêtes et en fournissant des résultats contextuels pertinents.

Exemples :

• E-commerce : Les utilisateurs recherchant « chaussures de course pour pieds plats » reçoivent des résultats adaptés à ce besoin spécifique.
• Santé : Les professionnels obtiennent des articles de recherche liés à une condition même avec une terminologie différente.

Recommandations personnalisées

Description : En comprenant les préférences et comportements utilisateurs, la recherche IA peut fournir des recommandations personnalisées de contenus ou produits.

Exemples :

• Services de streaming : Suggestion de films ou séries selon l’historique de visionnage.
• Commerçants en ligne : Recommandation de produits similaires à des achats ou consultations précédentes.

Systèmes de questions-réponses

Description : La recherche IA permet aux systèmes de comprendre et répondre aux requêtes par des informations précises extraites de documents.

Exemples :

• Support client : Chatbots fournissant des réponses issues d’une base de connaissances pertinente.
• Recherche d’information : Les utilisateurs posent des questions complexes et reçoivent des réponses ciblées sans lire l’intégralité des documents.

Navigation dans les données non structurées

Description : La recherche IA peut indexer et rechercher dans des données non structurées comme images, audio et vidéos en les convertissant en embeddings.

Exemples :

• Recherche d’images : Trouver des images similaires à une image fournie ou selon une description textuelle.
• Recherche audio : Récupérer des extraits correspondant à certains sons ou phrases.

7. Avantages de la recherche IA

• Pertinence accrue : Fournit des résultats plus précis en comprenant le contexte et l’intention.
• Expérience utilisateur améliorée : Les utilisateurs trouvent plus vite ce qu’ils cherchent, même avec des requêtes vagues ou complexes.
• Indépendance linguistique : Gère efficacement de multiples langues grâce aux embeddings sémantiques.
• Scalabilité : Capable de traiter de grands volumes de données à haute dimension.
• Flexibilité : S’adapte à divers types de données au-delà du texte, y compris images et audio.

8. Mise en œuvre de la recherche IA dans l’automatisation et les chatbots

Intégrer la recherche IA dans l’automatisation et les chatbots améliore significativement leurs capacités.

Bénéfices :

• Compréhension du langage naturel : Les chatbots comprennent et répondent mieux aux requêtes.
• Réponses contextuelles : Fournissent des réponses basées sur le contexte de la conversation.
• Interactions dynamiques : Améliorent l’engagement utilisateur via des contenus personnalisés et pertinents.

Étapes de mise en œuvre :

1. Préparation des données : Collecter et prétraiter les données du domaine du chatbot.
2. Génération des embeddings : Utiliser des modèles linguistiques pour générer les embeddings des données.
3. Indexation : Stocker les embeddings dans une base de données vectorielle ou un moteur de recherche.
4. Traitement des requêtes : Convertir les entrées utilisateur en embeddings en temps réel.
5. Recherche de similarité : Récupérer les réponses les plus pertinentes selon les scores de similarité.
6. Génération de réponse : Formuler et transmettre la réponse à l’utilisateur.

Exemple d’usage :

• Chatbot de service client : Un chatbot capable de répondre à un large éventail de questions en recherchant dans une base de connaissances avec la recherche IA.

9. Défis et points de vigilance

Bien que la recherche IA offre de nombreux avantages, certains défis doivent être considérés :

• Ressources computationnelles : Générer et rechercher dans des embeddings de haute dimension requiert beaucoup de puissance de calcul.
• Complexité : La mise en œuvre de la recherche IA nécessite une compréhension des modèles d’apprentissage automatique et des mathématiques vectorielles.
• Explicabilité : Il peut être difficile d’interpréter pourquoi certains résultats sont obtenus en raison de la nature « boîte noire » de certains modèles.
• Qualité des données : L’efficacité dépend de la qualité et de l’exhaustivité des données d’entraînement.
• Sécurité et confidentialité : La gestion de données sensibles nécessite des mesures de sécurité robustes pour protéger les utilisateurs.

Stratégies d’atténuation :

• Optimiser les modèles : Utiliser des algorithmes efficaces et considérer des méthodes approximatives pour réduire la charge computationnelle.
• Interprétabilité des modèles : Privilégier des modèles donnant des explications sur leur fonctionnement.
• Gouvernance des données : Mettre en place des politiques de gestion pour assurer qualité et conformité des données avec la réglementation.

Termes associés

• Embeddings vectoriels : Représentations numériques de données capturant la signification sémantique.
• Recherche sémantique : Recherche qui interprète le sens et l’intention des requêtes.
• Algorithmes Approximate Nearest Neighbor (ANN) : Algorithmes pour retrouver efficacement les vecteurs les plus proches.
• Modèles d’apprentissage automatique : Algorithmes entraînés à reconnaître des schémas et prendre des décisions à partir des données.
• Traitement du langage naturel (NLP) : Domaine de l’IA dédié à l’interaction entre ordinateurs et langage humain.

Recherches sur la recherche IA : recherche sémantique et vectorielle vs recherche par mots-clés et floue

La recherche sémantique et vectorielle en IA s’impose comme une alternative puissante à la recherche traditionnelle par mots-clés et floue, améliorant nettement la pertinence et la précision des résultats en comprenant le contexte et le sens des requêtes.

1. Enhancing Cloud-Based Large Language Model Processing with Elasticsearch and Transformer Models (2024) par Chunhe Ni et al. :
   Explore comment la recherche vectorielle sémantique améliore le traitement des grands modèles de langage, en mettant en œuvre la recherche sémantique avec Elasticsearch et les réseaux Transformer pour une meilleure pertinence.
   Lire la suite
2. Fuzzy Keyword Search over Encrypted Data using Symbol-Based Trie-traverse Search Scheme in Cloud Computing (2012) par P. Naga Aswani et K. Chandra Shekar :
   Introduit une méthode de recherche floue par mots-clés sur des données chiffrées, garantissant la confidentialité et l’efficacité via un schéma trie-traverse symbolique et des métriques de distance d’édition.
   Lire la suite
3. Khmer Semantic Search Engine (KSE): Digital Information Access and Document Retrieval (2024) par Nimol Thuon :
   Présente un moteur de recherche sémantique pour des documents khmers, proposant des cadres basés sur un dictionnaire de mots-clés, une ontologie et un classement pour améliorer la précision de la recherche.
   Lire la suite

Bibliothèque FAISS en tant que moteur de recherche sémantique

Lors de la mise en œuvre d’une recherche sémantique, les données textuelles sont converties en embeddings vectoriels qui capturent la signification du texte. Ces embeddings sont des représentations numériques de haute dimension. Pour rechercher efficacement les embeddings et trouver les plus similaires à une requête, un outil optimisé pour la recherche de similarité dans des espaces de haute dimension est nécessaire.

FAISS fournit les algorithmes et structures de données nécessaires pour accomplir cette tâche efficacement. En combinant des embeddings sémantiques et FAISS, on peut créer un moteur de recherche sémantique performant capable de gérer de grands ensembles de données avec une faible latence.

Comment implémenter une recherche sémantique avec FAISS en Python

La mise en œuvre d’une recherche sémantique avec FAISS en Python se déroule en plusieurs étapes :

1. Préparation des données : Collecter et prétraiter les données textuelles.
2. Génération des embeddings : Convertir les textes en embeddings vectoriels à l’aide d’un modèle Transformer.
3. Création de l’index FAISS : Construire un index FAISS à partir des embeddings pour une recherche efficace.
4. Traitement des requêtes : Convertir les requêtes en embeddings et interroger l’index.
5. Récupération des résultats : Afficher les documents les plus pertinents.

Détaillons chaque étape.

Étape 1 : Préparation des données

Préparez votre jeu de données (ex : articles, tickets de support, descriptions produits).

Exemple :

documents = [
    "Comment réinitialiser votre mot de passe sur notre plateforme.",
    "Dépannage des problèmes de connectivité réseau.",
    "Guide d'installation des mises à jour logicielles.",
    "Bonnes pratiques pour la sauvegarde et la récupération des données.",
    "Configurer l'authentification à deux facteurs pour une sécurité accrue."
]

Nettoyez et formatez les textes selon les besoins.

Étape 2 : Génération des embeddings

Convertissez les textes en embeddings vectoriels à l’aide de modèles Transformer pré-entraînés (librairies transformers ou sentence-transformers).

Exemple :

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np

# Charger un modèle pré-entraîné
model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')

# Générer les embeddings pour tous les documents
embeddings = model.encode(documents, convert_to_tensor=False)
embeddings = np.array(embeddings).astype('float32')

• Le modèle convertit chaque document en un vecteur d’embedding de 384 dimensions.
• Les embeddings sont convertis en float32 comme l’exige FAISS.

Étape 3 : Création de l’index FAISS

Créez un index FAISS pour stocker les embeddings et permettre une recherche efficace.

Exemple :

import faiss

embedding_dim = embeddings.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(embedding_dim)
index.add(embeddings)

• IndexFlatL2 effectue une recherche exhaustive selon la distance L2 (euclidienne).
• Pour de gros jeux de données, utilisez des types d’index plus avancés.

Étape 4 : Traitement des requêtes

Convertissez la requête utilisateur en embedding et trouvez les voisins les plus proches.

Exemple :

query = "Comment puis-je changer mon mot de passe de compte ?"
query_embedding = model.encode([query], convert_to_tensor=False)
query_embedding = np.array(query_embedding).astype('float32')

k = 3
distances, indices = index.search(query_embedding, k)

Étape 5 : Récupération des résultats

Utilisez les indices pour afficher les documents les plus pertinents.

Exemple :

print("Meilleurs résultats pour votre requête :")
for idx in indices[0]:
    print(documents[idx])

Sortie attendue :

Meilleurs résultats pour votre requête :
Comment réinitialiser votre mot de passe sur notre plateforme.
Configurer l'authentification à deux facteurs pour une sécurité accrue.
Bonnes pratiques pour la sauvegarde et la récupération des données.

Comprendre les variantes d’index FAISS

FAISS propose plusieurs types d’index :

• IndexFlatL2 : Recherche exacte, peu efficace pour de grands ensembles de données.
• IndexIVFFlat : Index à fichiers inversés, adapté à la recherche ANN, scalable.
• IndexHNSWFlat : Utilise des graphes Hierarchical Navigable Small World pour une recherche efficace et précise.
• IndexPQ : Utilise la quantification de produit pour une recherche et un stockage économes en mémoire.

Utilisation d’un index à fichiers inversés (IndexIVFFlat) :

nlist = 100
quantizer = faiss.IndexFlatL2(embedding_dim)
index = faiss.IndexIVFFlat(quantizer, embedding_dim, nlist, faiss.METRIC_L2)
index.train(embeddings)
index.add(embeddings)

• Le jeu de données est partitionné en clusters pour une recherche efficace.

Gestion des données à haute dimension

Normalisation et recherche par produit scalaire :

L’utilisation de la similarité cosinus peut être plus efficace pour les données textuelles