Rechercher par le sens
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La recherche du site comprend le sens des questions : « où jeter un vieux canapé ? » mène à la page sur la collecte des encombrants, même si le mot « canapé » n’y figure pas.
Posez une question ci-dessous pour comparer, sur le même index Apache Solr, la recherche classique par mots-clés et la recherche vectorielle.
Essayez :
Où jeter un vieux canapé ?
Une sortie avec les enfants ce week-end
Manger bio à l’école
Se déplacer sans voiture
Refaire mon passeport
Mon toit fuit, faut-il une autorisation pour les travaux ?
Permis de construire
Recherche par mots-clés
Trouve les pages qui contiennent les mots de la question.
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Requête envoyée à Solr
q=Refaire mon passeport defType=edismax qf=content^40.0 title^5.0 keywords^2.0 tagsH1^5.0 tagsH2H3^3.0 tagsH4H5H6^2.0 tagsInline^1.0 description^4.0 abstract^1.0 subTitle^1.0 navTitle^1.0 author^1.0 fq=siteHash:ede5c7fa0b0fc4d691053b345dd04dd4f9e13542
Recherche par le sens
Trouve les pages dont le sens est le plus proche de la question, même sans les mêmes mots.
Résultats : 10 · 75 ms
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Les résultats sous une similarité de 0,70 sont écartés.
Requête envoyée à Solr
q=*:*
q_vector={!knn_text_to_vector model=llm f=vector topK=50}Refaire mon passeport
fq=siteHash:ede5c7fa0b0fc4d691053b345dd04dd4f9e13542
fq={!frange l=0.7}$q_vector
sort=$q_vector desc
Comment ça marche ?
- À l’indexation, Solr envoie le texte de chaque page, actualité et événement à un modèle d’embeddings (bge-m3, exécuté en local par Ollama). Le modèle le transforme en un vecteur de 1 024 nombres qui en résume le sens.
- À la recherche, la question est transformée en vecteur avec le même modèle.
- Solr renvoie les documents dont le vecteur est le plus proche de celui de la question (similarité cosinus, index HNSW) : c’est la recherche vectorielle dense.