Glossaire

Fenêtrage (windowing)

Qu’est-ce que Fenêtrage (windowing) ?

Le fenêtrage consiste à découper des données longues en segments (« fenêtres ») de longueur fixe, qui se chevauchent souvent. Dans les applications d'IA, il permet de diviser de longs documents en parties interrogeables : le chevauchement évite qu'une phrase située à la limite de deux segments perde son contexte. Les fenêtres glissantes servent aussi pour les séries temporelles et les signaux audio, analysés morceau par morceau.

Ce que fait KI.ordo

KI.ordo découpe les connaissances enregistrées en segments qui se chevauchent, afin que la recherche trouve les passages pertinents avec leur contexte.

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Thèmes

Recherche de connaissances
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RAG

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Termes associés

Génération augmentée par récupération (RAG)

La génération augmentée par récupération associe recherche et génération de texte : avant de répondre, le système cherche dans une base de connaissances (manuels, directives, FAQ…) les passages pertinents et les transmet au modèle de langage comme contexte. La réponse s'appuie ainsi sur des contenus actuels propres à l'entreprise, et pas seulement sur les connaissances d'entraînement du modèle. Cela réduit les affirmations inventées, rend les sources traçables et permet des mises à jour sans nouvel entraînement.

RAG
recherche documentaire
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Recherche d'information

La recherche d'information regroupe les méthodes qui retrouvent, dans de grands ensembles de textes, les documents ou passages correspondant à une requête et les classent par pertinence. Des approches classiques comme BM25 pondèrent les termes selon leur fréquence et leur rareté ; les plus récentes ajoutent la similarité sémantique. Elle est à la base des moteurs de recherche, de la recherche en entreprise et de la génération augmentée par récupération (RAG), où un modèle de langage s'appuie sur les passages trouvés pour répondre.

Recherche
BM25
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Pipeline de récupération

Une pipeline de récupération (retrieval pipeline) est l'enchaînement d'étapes par lequel un système trouve les informations pertinentes pour une question. Elle comprend généralement : importer et nettoyer les documents, les découper en segments, construire un index de recherche, reformuler éventuellement la requête, rechercher les résultats, les classer (reranking) et transmettre les meilleurs au modèle de langage. Elle constitue la base de toute application RAG ; sa qualité conditionne largement celle des réponses.

RAG
recherche
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