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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.

Résultats : 0 · 3 ms

Aucun résultat.

Requête envoyée à Solr 
q=Se déplacer sans voiture
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Recherche par le sens

Trouve les pages dont le sens est le plus proche de la question, même sans les mêmes mots.

Résultats : 7 · 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}Se déplacer sans voiture
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fq={!frange l=0.7}$q_vector
sort=$q_vector desc

Comment ça marche ?

  1. 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.
  2. À la recherche, la question est transformée en vecteur avec le même modèle.
  3. 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.