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Exploitez la puissance de la recherche sémantique avec MongoDB Atlas Vector Search

Dans un monde où trouver des informations rapidement et avec précision est crucial, MongoDB Atlas Vector Search peut simplifie votre expérience de recherche. Imaginez un moteur de recherche qui comprend non seulement les mots que vous tapez, mais aussi le contexte et la signification qui les entourent. C’est là que la recherche sémantique entre en jeu. Il ne s’agit plus seulement de saisir des mots-clés, mais de comprendre le contexte et l’intention derrière ces derniers et vos requêtes de recherche.

Table des matières
Qu'est-ce que la recherche sémantique ?

La recherche sémantique n’est pas un simple mot à la mode. Elle change le processus de récupération de l’information. La sémantique s'intéresse au sens des mots et des phrases, et comment ils s'articulent. Elle surpasse les recherches traditionnelles basées sur des mots-clés en déchiffrant non seulement le sens de votre formulation, mais aussi votre intention. Ceci est rendu possible grâce à des technologies avancées telles que le traitement du langage naturel (TAL), l’apprentissage automatique (ML), les graphes de connaissances et l’intelligence artificielle.

Traitement du langage naturel (TAL) et apprentissage automatique (ML)

La puissante combinaison du traitement du langage naturel et de l’apprentissage automatique est au cœur de la recherche sémantique. Ces technologies permettent au moteur de recherche de comprendre les subtilités du langage humain. La TAL, associé à l’apprentissage automatique, permet au système de non seulement reconnaître les mots, mais aussi de saisir les nuances du langage, y compris les synonymes, les significations contextuelles des phrases et des mots-clés, et même les particularités linguistiques de l’utilisateur. Cela signifie que vous pouvez vous adresser à votre moteur de recherche comme s’il s’agissait d’un humain.

Imaginons que vous avez envie d'une glace. Avec les recherches traditionnelles basées sur des mots-clés, vous n'obtiendrez peut-être que des résultats qui correspondent précisément au mot utilisé pour la recherche : « glace ». A contrario, la recherche sémantique comprend votre souhait et récupère des résultats pertinents pour les requêtes qui correspondent (gelato, yaourt glacé et sundae, par exemple), même si ces mots précis n’ont pas été explicitement mentionnés dans le terme de recherche.

Exemple de requête de recherche sur les glaces
Exemple de requête de recherche à Manhattan
Graphes de connaissances

L'utilisation des graphes de connaissances est un autre élément essentiel du travail de recherche sémantique et de l'optimisation des moteurs de recherche. Ces derniers organisent les informations de manière à établir des relations entre des entités et des concepts. Ainsi, vos moteurs de recherche sémantiques peuvent donner davantage de contexte à vos résultats de recherche.

Intelligence artificielle (IA)

Enfin, l'intelligence artificielle (IA) en fait une réalité. C'est en quelque sorte le cerveau en coulisses. Elle aide le moteur de recherche à trouver précisément la réponse que vous cherchez, même si vous n'utilisez pas les mots exacts ou si vous ne donnez pas de contexte. L'IA rend vos requêtes de recherche plus intelligentes.

Quelle est la différence entre la recherche sémantique, la recherche Google et la recherche textuelle ?

Tous les moteurs de recherche ne se valent pas. Examinons les différences entre trois approches de recherche fondamentales : recherche sémantique, recherche Google et recherche textuelle.

Recherche sémantique : comme indiqué précédemment, cette approche de pointe ne se limite pas à la simple correspondance de mots-clés. Elle tente de comprendre le sens et le contexte des requêtes des utilisateurs. La recherche sémantique cible en priorité l'intention de l'utilisateur et déchiffre non seulement ce qu'il saisit, mais aussi les raisons de sa recherche. Vous obtenez ainsi des résultats plus précis et plus pertinents.

  • Exemple : imaginons que vous tapez « recettes saines ». La recherche sémantique vous proposera des recettes bonnes pour la santé, et pas n'importe quelles recettes contenant le mot « saines ». Elle prend en compte des facteurs tels que la valeur nutritionnelle, les ingrédients et les préférences alimentaires.

Recherche Google : il s'agit du terme couramment utilisé pour les moteurs de recherche. Google s'appuie principalement sur des mots-clés et des phrases pour faire correspondre les requêtes des utilisateurs aux pages web. Bien qu'elle soit efficace, cette approche ne saisit pas systématiquement les nuances de l'intention des utilisateurs. L'algorithme de Google indexe en permanence un très grand nombre de pages web afin qu'elles puissent être retrouvées dans les résultats de recherche lors de requêtes pertinentes.

  • Exemple : imaginons que vous tapez « recettes saines ». La recherche Google analysera sa vaste base de données de pages web pour identifier celles qui contiennent précisément le terme « recettes saines », mais elle ne tiendra peut-être pas compte de la valeur nutritionnelle ou des bienfaits réels pour la santé.

Recherche textuelle: la recherche textuelle est le concept fondamental des moteurs de recherche. Elle s'appuie sur des mots-clés et essaie de faire correspondre les requêtes de recherche avec des documents en fonction de correspondances précises entre les mots. Elle ne prend pas en compte le sens ou le contexte. Elle utilise des algorithmes de recherche de base qui recherchent des correspondances exactes ou de légères variations (par exemple, par racinisation ou mots vides) dans les documents.

  • Exemple : imaginons que vous tapez « recettes saines ». Cette méthode recherchera la correspondance exacte de ce terme dans son contenu indexé, ce qui risque d'exclure des recettes qui sont réellement saines mais qui ne contiennent pas cette formulation spécifique.
Pourquoi la recherche sémantique est-elle importante ?

La recherche sémantique a gagné en popularité ces dernières années car elle répond aux limites de la recherche traditionnelle basée sur des mots-clés. Elle est importante pour de multiples raisons lorsqu'il s'agit de rechercher des informations :

  • Intention de l'utilisateur : la recherche sémantique permet de comprendre précisément l'intention de l'utilisateur, au-delà de la simple correspondance entre les mots-clés. Elle parvient à déchiffrer le contexte et le sens d’une requête de recherche, ce qui permet de générer des résultats plus pertinents.
  • Expérience utilisateur : en fournissant des résultats basés sur l'intention du chercheur, la recherche sémantique améliore considérablement l'expérience de recherche globale. Les utilisateurs peuvent trouver ce qu'ils recherchent plus efficacement, plus rapidement et sans effort.
  • Variation des mots : les moteurs de recherche traditionnels ont souvent du mal à traiter les synonymes et les variations de mots. Par exemple, « auto » et « voiture » peuvent faire référence à la même chose, mais la recherche par mot-clé les traite différemment. La recherche sémantique, quant à elle, reconnaît ces relations. Les utilisateurs reçoivent ainsi des résultats pour ces deux termes.
  • Similarité sémantique : la recherche sémantique consiste à trouver des éléments conceptuellement similaires, même si la formulation diffère. Cette fonctionnalité est inestimable pour optimiser les recommandations de contenu, la reconnaissance d’images, etc.
Cas d'utilisation concrets et exemples où la recherche sémantique fait la différence

Après avoir compris l'impact des moteurs de recherche sémantique sur la recherche d'informations, examinons comment ils sont mis en œuvre dans le monde réel. La recherche sémantique n'est pas seulement un concept théorique, c'est une solution pratique qui transforme divers secteurs et améliore l'expérience des utilisateurs.

  • E-commerce : imaginez que vous achetez des chaussures de course en ligne. Grâce à la recherche sémantique, le site web vous propose non seulement un grand nombre de chaussures de course, mais vous suggère également des chaussettes et des équipements d'entraînement adaptés, en fonction de vos préférences et de vos objectifs.
  • Santé : si vous ne vous sentez pas bien et que vous recherchez vos symptômes, la recherche sémantique peut vous aider à trouver des articles et des conseils pertinents. Elle peut fournir des informations sur les causes potentielles et les remèdes maison, et vous aide ainsi à prendre des décisions éclairées.
  • Médias et divertissement : lorsque vous vous connectez à votre service de streaming préféré, la recherche sémantique peut analyser vos habitudes de visionnage et vous suggérer des films ou des émissions en adéquation avec vos goûts.
  • Tourisme et hôtellerie : vous préparez votre prochaine escapade ? Avec la recherche sémantique, vous pouvez indiquer quelles seraient vos vacances idéales et elle vous proposera des destinations, des hébergements et des activités qui correspondent à vos préférences.
  • Recrutement : la recherche d'emploi peut être stressante, mais la recherche sémantique peut simplifier ce processus en faisant correspondre vos compétences et vos objectifs de carrière aux offres d'emploi. Elle vous aide ainsi à trouver facilement l'emploi de vos rêves.

Ces exemples du quotidien démontrent comment la recherche sémantique peut améliorer divers aspects de nos vies en comprenant vos besoins et en nous proposant des solutions personnalisées.

Dans notre monde en perpétuelle évolution, MongoDB Atlas Vector Search fait passer la technologie de recherche au niveau supérieur. La recherche vectorielle améliore l'intention de recherche et fournit les connaissances nécessaires à la compréhension du sens sémantique d'une requête sans qu'il soit nécessaire de définir des synonymes. Même lorsque les utilisateurs ne savent pas ce qu'ils cherchent, Vector Search est capable de générer des résultats pertinents basés sur le sens de la requête et, par conséquent, d'améliorer la recherche par mot-clé.

Mais ce n'est que le début. La recherche sémantique n'est qu'une infime partie de l'univers de MongoDB Atlas Vector Search. Il s'agit d'une solution polyvalente qui peut ouvrir un large éventail de possibilités pour vos applications basées sur les données. Que vous cherchiez à améliorer les recommandations, à rechercher des images, à explorer des contenus audios ou à améliorer la recherche textuelle traditionnelle, Atlas Vector Search est la solution.

La recherche vectorielle peut-être utilisée à de nombreuses fins

Elle s'intègre parfaitement aux frameworks les plus courants et les partenaires de l'écosystème tels que Google Vertex AI, AWS, Azure et Databricks, ce qui permet à vos applications alimentées par l'IA d'être plus performantes et de fournir des résultats plus précis.

Tirez parti de votre expertise de MongoDB Atlas pour créer des applications de recherche de nouvelle génération basées sur la pertinence, en utilisant la même expérience de développement unifiée et entièrement gérée. Découvrez comment effectuer une recherche sémantique dans MongoDB avec Atlas Vector Search.

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