10 astuces pour choisir la bonne recherche vectorielle

Vous cherchez quelque chose en ligne, mais vous ne vous rappelez pas de son nom.

La description dans la barre de recherche ne donne rien. Vous êtes coincé. Vous laissez tomber.

Plus maintenant. Grâce à la recherche vectorielle, cette situation fait heureusement partie du passé.

Cet article analyse l’importance de la recherche vectorielle, fournit des cas d’utilisation réels et offre 10 conseils pour vous aider à choisir la bonne solution pour votre entreprise.

L’importance de la recherche vectorielle par image

La recherche vectorielle par image fait référence à une combinaison unique de services de recherche vectorielle et de solutions OpenAI qui transforment et améliorent les fonctionnalités de recherche par image.

Les vecteurs et l’IA donnent aux entreprises les moyens de créer des systèmes de récupération d’image personnalisés offrant de meilleures capacités de recherche sémantique.

Ces systèmes localisent les images de haute qualité correspondantes en fonction de mots clés. Ils vectorisent le texte et les images, et les enregistrent dans des bases de données vectorielles. Ils utilisent ensuite la fonction de similarité sémantique pour faire correspondre les requêtes utilisateurs aux bonnes images.

La recherche vectorielle image par image a le potentiel de transformer la façon dont les internautes explorent le web pour y trouver des articles, des services ou des produits, et permet une recherche par image plus pertinente et plus précises, même dans des cas complexes.

L’importance des bases de données vectorielles

Les bases de données vectorielles, également appelées moteurs de recherche vectorielle, ou recherche par cosinus, recherchent les voisins les plus proches d’une requête vectorisée donnée.

Ces bases de données encodent les informations dans des espaces vectoriels, ce qui permet d’effectuer rapidement des requêtes de similarité et d’augmenter ainsi l’efficacité des applications de recherche.

Parmi les fonctionnalités essentielles des bases de données vectorielles, on trouve :

• Mode de mise à l’échelle automatique
• Architecture sans serveur
• Espace à haute dimension pour les données vectorielles
• Recherche de similarité vectorielle par unité de traitement graphique (GPU)

La recherche vectorielle sémantique

La recherche vectorielle sémantique est une solution innovante de récupération des données en auto-apprentissage qui utilise des modèles ML pour aider les entreprises à réaliser leurs objectifs commerciaux, tels que l’amélioration des taux de conversion, l’augmentation de l’exécution des commandes et l’accroissement du taux de clics (CTR).

La recherche vectorielle sémantique nécessite un historique de l’engagement client et les données du catalogue pour former ses modèles d’apprentissage à comprendre les promotions, les stratégies tarifaires, les descriptions de produits, les commentaires clients, les images, les attributs, etc.

Ces systèmes de recherche utilisent des données cachées pour représenter les requêtes de produits sous forme de vecteurs sémantiques. Ils regroupent les requêtes produits similaires pour rationaliser les recommandations de produits en fonction des correspondances les plus pertinentes.

Les principaux avantages de la recherche vectorielle sémantique incluent :

• Les capacités d’auto-apprentissage
• L’interprétation des requêtes profondes
• Un meilleur classement des résultats
• L’accent mis sur les données de l’engagement client
• La prise en charge des indicateurs commerciaux et des données du catalogue
• La proposition de recommandations de recherche et de produits basées sur les requêtes de recherche associées
• La recherche semi-automatique

Les bénéfices des moteurs de recherche vectorielle pour votre entreprise

Ils donnent des résultats très pertinents

Les moteurs de recherche vectorielle permettent aux entreprises de générer un plus fort engagement client sur l’ensemble des canaux de réseaux sociaux, des applications et des sites web. Ils le font en apportant aux clients des résultats de recherche d’une grande pertinence.

De plus, un moteur de recherche vectorielle est capable de faire correspondre les requêtes utilisateurs avec le mot clé ou le terme exact.

Une grande rapidité même pour de gros volumes de données

La recherche vectorielle est personnalisable et compatible avec les systèmes de classement de recherche traditionnels et existants. En combinant les deux solutions, vous pouvez offrir une expérience de recherche simplifiée aux visiteurs de votre site, même dans d’immenses jeux de données.

L’assistance de la technologie IA garantit un traitement de pointe et une grande vitesse de classement lorsque vous travaillez avec de gros volumes de données, de document, et autres.

De la flexibilité pour tous les types de sites web

Les moteurs de recherche vectorielle permettent des modes de recherche novateurs pour prendre en charge différents types de requêtes utilisateurs, tels que la vidéo, l’audio ou l’image. Cela permet aux entreprises de différents secteurs de générer davantage d’engagement client par le biais de fonctions de recherche axées sur les clients.

Par exemple, les plateformes e-commerce peuvent autoriser les prospects à chercher des produits en téléchargeant une image de l’article qu’ils recherchent.

Des options d’intégration faciles

Les solutions de recherche vectorielle comme Elastic sont livrées avec des modèles prêts à l’emploi et des bibliothèques d’apprentissage profond (par ex. HuggingFace, PyTorch) pour intégrer de manière transparente la recherche et les bases de données vectorielles avec vos systèmes et votre pile technologique existants.

Vous pouvez puiser dans de nombreuses options de déploiement et personnaliser votre modèle de recherche vectorielle en fonction de vos besoins commerciaux et sectoriels spécifiques.

Une maintenance simple

La maintenance d’un moteur de recherche vectorielle est un processus simple. Il vous suffit d’effectuer régulièrement la mise à niveau et la réindexation des algorithmes des bases de données pour que les résultats et les systèmes de recherche restent à jour.

Des exemples de recherche vectorielle

De nombreuses entreprises utilisent la recherche vectorielle pour générer du revenu, augmenter les ventes et améliorer l’engagement client. En voici quelques exemples.

Pinterest

Pinterest utilise la recherche vectorielle et les modèles d’apprentissage multitâches pour la recherche et la récupération des images dans plusieurs domaines de la plateforme, y compris les recommandations sur des requêtes de recherche associées, des épingles et des flux maisons.
L’entreprise a développé son propre modèle de recherche vectorielle, PinText-MTL, qui a obtenu un score de précision des résultats de recherche 81 % plus élevé que d’autres modèles disponibles.

eBay

Avec plus de 1,7 milliards d’articles dans son inventaire, eBay a besoin d’un moteur de recherche capable de parcourir rapidement les articles, et d’apporter aux clients des résultats de recherche pertinents et des recommandations de produits exactes.

Pour ce faire, eBay utilise un moteur de similarité à puissance vectorielle pour gérer et traiter des milliers de requêtes utilisateurs par seconde. Cela lui a permis d’améliorer de 95 % la précision des résultats de recherche sur eBay.

Airbnb

Airbnb utilise la recherche vectorielle pour doter ses annonces de fonctions de recherche intégrées similaires à celles de son site web.

Grâce à la recherche vectorielle, Airbnb a augmenté ses réservations sur site de 99 %.

Les algorithmes vectoriels basés sur les intégrations d’Airbnb ont également permis d’augmenter la découverte d’annonces de 4,9 % et le CTR de 21 %.

10 conseils pour choisir le bon moteur de recherche vectorielle

1. Évaluez plus d’un moteur de recherche vectorielle

Chaque application nécessite des index, des indicateurs de distance et des données de recherche différents des autres, il est donc important d’examiner plusieurs solutions de recherche vectorielle.

Un moteur de recherche vectorielle est comme n’importe quel autre logiciel. Votre choix se fera en fonction de vos besoins professionnels, des cas d’utilisation du moteur de recherche et du budget disponible.

2. Familiarisez-vous avec son fonctionnement général

Avant d’investir dans un moteur de recherche vectorielle, apprenez-en autant que vous pouvez sur son fonctionnement général. Une solution logicielle n’est efficace que si vous savez comment l’utiliser. Certaines des fonctionnalités générales dont un moteur de recherche vectorielle devrait disposer sont :

• Une recherche et des recommandations pilotées par l’IA
• Un filtrage avancé des résultats de recherche
• L’intégration via API
• Recherche semi-automatique et mise en valeur
• Classement de recherche
• etc.

3. Explorez les alternatives à la recherche vectorielle Elastic

Bien que les moteurs de recherche vectorielle comme Solr, OpenSearch et Elasticsearch dominent le secteur des moteurs de recherche, il existe des solutions alternatives qui peuvent tout aussi bien convenir à votre marque.

Les meilleures alternatives sont :

• Luigi’s Box
• Swirl
• Algolia
• Sphinx
• Vespa

4. Pensez à la flexibilité et l’évolutivité

Cherchez des moteurs de recherche polyvalents capables de récupérer différents types de données, y compris les vidéos, les images, les fichiers audio, texte, etc. Plus l’outil est polyvalent, plus la gamme d’applications qu’il pourra prendre en charge sera large. En outre, votre moteur vectoriel devrait évoluer de manière transparente afin de gérer la hausse de volume du trafic et des données.

L’évolutivité est primordiale pour traiter les requêtes en temps réel et gérer des applications telles que les systèmes de détection des fraudes et de recommandations.

5. Pensez aux autres fonctionnalités dont vous avez besoin

Selon votre secteur et votre niche commerciale, pensez à des fonctionnalités de recherche vectorielle supplémentaires, telles que la segmentation des données, les analyses de recherche, des recommandations et les requêtes multilingues.

Celles-ci ajoutent des fonctionnalités supplémentaires à votre moteur de recherche et améliorent la découverte et la récupération des produits sur votre plateforme de commerce numérique.

6. Ne dépassez pas votre budget

Choisir le moteur de recherche vectorielle le plus cher du marché ne se traduit pas automatiquement par le succès. Alignez votre choix à vos besoins et votre budget pour éviter de trop dépenser sur des fonctionnalités inutiles. Les solutions offrant des modèles tarifaires basés sur l’utilisation permettent de réduire les coûts sans faire de compromis sur les capacités.

7. Faites des recherches sur votre public cible

Les moteurs de recherche vectorielle sont conçus pour fournir des expériences de recherche personnalisées à vos clients. Apprenez-en plus sur les préférences et le comportement de vos clients afin d’adapter en conséquence les produits et les recommandations de contenus de votre moteur de recherche.

8. Vérifiez les scores sur les sites d’évaluation

Les sites d’évaluation recueillent des avis clients qui sont pertinents, honnêtes et à jour sur les produits que l’on peut trouver sur Internet. Ces commentaires, les bons comme les mauvais, s’avèrent très précieux dans la prise de décision.

Les fournisseurs de logiciels crédibles affichent en toute transparence les commentaires authentiques de leurs clients sur leur site web afin de bâtir leur crédibilité en tant qu’entreprise dignes de confiance, alors consultez-les avant de prendre une décision.

9. Parlez-en à des professionnels

Chercher conseil auprès d’experts peut vous aider à connaître les critères fonctionnels et techniques d’un nouveau système vectoriel d’entreprise. Revoyez vos exigences en matière de système avec des spécialistes du secteur afin d’éviter les erreurs coûteuses.

10. Profitez d’un essai gratuit et d’une démo avant d’acheter

Trouvez un fournisseur qui vous propose un essai gratuit ou une démo, et utilisez ces options pour évaluer la façon dont un moteur vectoriel particulier fonctionne pour votre entreprise. Une démo vous montrera la valeur que le produit peut vous apporter, tandis qu’un essai gratuit vous permet de tester le produit avant sa mise en œuvre.

Conclusion

La recherche vectorielle est un outil puissant capable de transformer la façon dont vos clients cherchent des produits sur votre site web. Les moteurs vectoriels ne se contentent pas de rationaliser le processus de recherche ; ils permettent aux internautes de personnaliser leurs requêtes en comprenant l’intention, le sens et le contexte derrière leurs termes de recherche.

Cette compréhension est vitale pour améliorer la prise de décisions, et transformer les données des produits en informations exploitables. Elle donne également à votre entreprise les moyens de proposer un service plus personnalisé, de prendre des décisions mieux étayées, de booster l’engagement client et d’augmenter les ventes.

Foire aux questions