Embeddings (plongements vectoriels)

Définition

Représentation d'un texte (ou d'une image) sous forme de vecteur de nombres flottants, telle que deux contenus proches en sens ont des vecteurs proches. text-embedding-3-small d'OpenAI produit 1 536 dimensions, text-embedding-3-large 3 072 ; voyage-4 (recommandé par Anthropic) 1 024 par défaut. La similarité se mesure en cosinus ou produit scalaire.

Analogie

Placer chaque phrase comme une épingle sur une carte : les phrases qui parlent de la même chose sont voisines.

Exemple de code

import OpenAI from 'openai';
const openai = new OpenAI();

const { data } = await openai.embeddings.create({
  model: 'text-embedding-3-small',      // 1536 dimensions
  input: ['Réinitialiser mon mot de passe', 'Mot de passe oublié'],
});
const [a, b] = data.map(d => d.embedding);
// Vecteurs normalisés à 1 : le produit scalaire = similarité cosinus
const cosine = a.reduce((s, x, i) => s + x * b[i], 0);
console.log(cosine.toFixed(3)); // proche de 1 = même intention

Cas d'usage

Recherche sémantique, RAG, déduplication, clustering de tickets.

Anti-pattern

Termes liés

Sources

• developers.openai.com/api/docs/guides/embeddings
• platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/embeddings