Embedding & Knowledge graph : La recherche sémantique à votre service​

Je conçois et déploie des solutions de recherche sémantique basées sur les embeddings et les graphes de connaissances (knowledge graph), capables de transformer vos données en un véritable levier stratégique.

Chaque projet est pensé pour être modulaire, explicable et évolutif, afin de s’intégrer harmonieusement dans vos environnements techniques et de répondre à vos besoins métiers spécifiques.

Représentation vectorielle (Embeddings)

Transformation de vos données textuelles, visuelles ou relationnelles en vecteurs sémantiques pour permettre :

• La recherche par similarité de sens (au-delà des mots-clés).
• L’amélioration des systèmes de recommandation.
• L’optimisation des pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Construction de graphes de connaissances (Knowledge graph)

Modélisation de vos données sous forme de réseau d’entités et de relations :

• Définition d’ontologies et de schémas métiers.
• Extraction automatique d’entités et de relations via NLP/LLM.
• Stockage et interrogation dans des bases orientées graphe (Neo4j, GraphDB, Amazon Neptune).

Recherche hybride et sémantique

Combinaison des embeddings vectoriels et des graphes de connaissances pour offrir :

• Une recherche plus pertinente et contextuelle.
• Des réponses explicables et traçables.
• Une meilleure exploitation de vos données non structurées et structurées.

Frameworks et technologies avancées

Exploitation des meilleurs outils du marché :

• Hugging Face Transformers, PyTorch, TensorFlow pour les embeddings.
• Neo4j, SPARQL, Cypher pour les graphes de connaissances.
• Elasticsearch et Qudrant pour la recherche vectorielle.

Cette approche me permet de livrer des solutions de recherche sémantique fiables, explicables et prêtes pour la production, tout en restant alignées avec vos objectifs stratégiques.