Recherche sémantique intelligente : exploitez vos données avec les embeddings et les graphes de connaissances

La recherche sémantique est une technologie qui permet à une IA de comprendre le sens et l’intention derrière une requête, plutôt que de se limiter aux mots-clés exacts. Elle utilise le traitement du langage naturel (NLP) et des modèles d’apprentissage pour fournir des résultats plus pertinents et contextuels.

Les données d’une organisation sont souvent dispersées, hétérogènes et difficiles à exploiter. Grâce à la recherche sémantique, les embeddings et les graphes de connaissances permettent de leur donner une new dimensiontransforming raw information into structured, interconnected and actionable knowledge.

Vector representation (Embeddings) : to go beyond keyword research and gain an understanding of meaning, improve recommendations and strengthen RAG pipelines.
Knowledge graphs : to reveal hidden relationships between entities, structure data according to business ontologies and make connections visible and exploitable.
Hybrid search and semantics : to combine the power of vectors and the logic of graphs, offering contextualized, explainable and traceable answers.
Modular, scalable approach : to integrate these solutions into complex environments, while guaranteeing transparency, explicability and alignment with strategic objectives.

Objective: transform fragmented data into a network of intelligent knowledge, capable of accelerating access to information, improving the relevance of decisions and creating genuine strategic leverage.