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La correspondance floue est une technique de recherche utilisée pour trouver des correspondances approximatives à une requête, permettant des variations, des erreurs ou des incohérences dans les données. Couramment appliquée au nettoyage de données, au rapprochement d'enregistrements et à la récupération de texte, elle utilise des algorithmes comme la distance de Levenshtein et Soundex pour identifier des entrées similaires mais non identiques.
Améliorez la précision de votre chatbot IA avec la fonctionnalité d’ignorance d’indexation de FlowHunt. Excluez le contenu inadapté pour garder les interactions pertinentes et sûres. Utilisez la classe flowhunt-skip pour contrôler ce qui est indexé et améliorer la fiabilité et la performance de votre bot.
Découvrez ce qu'est un moteur d'Insight — une plateforme avancée, pilotée par l'IA, qui améliore la recherche et l'analyse de données en comprenant le contexte et l'intention. Apprenez comment les moteurs d'Insight intègrent le NLP, l'apprentissage automatique et le deep learning pour fournir des informations exploitables à partir de sources de données structurées et non structurées.
Les questions-réponses avec la génération augmentée par récupération (RAG) combinent la recherche d'informations et la génération de langage naturel pour améliorer les grands modèles de langage (LLM) en complétant les réponses avec des données pertinentes et à jour provenant de sources externes. Cette approche hybride améliore la précision, la pertinence et l'adaptabilité dans des domaines dynamiques.
La Recherche de documents améliorée avec le NLP intègre des techniques avancées de Traitement du Langage Naturel dans les systèmes de recherche documentaire, améliorant la précision, la pertinence et l'efficacité lors de la recherche dans de grands volumes de données textuelles à l'aide de requêtes en langage naturel.
La recherche IA est une méthodologie de recherche sémantique ou basée sur les vecteurs qui utilise des modèles d'apprentissage automatique pour comprendre l'intention et le sens contextuel des requêtes de recherche, fournissant des résultats plus pertinents et précis que la recherche traditionnelle basée sur les mots-clés.
Le rerangement de documents est le processus de réorganisation des documents récupérés en fonction de leur pertinence par rapport à la requête d'un utilisateur, affinant les résultats de recherche pour prioriser les informations les plus pertinentes. Il s'agit d'une étape clé dans les systèmes de génération augmentée par la récupération (RAG), souvent combinée à l'expansion de requête pour améliorer à la fois le rappel et la précision dans les recherches et chatbots alimentés par l'IA.
