Cloud & données
EmbeddingGemma 2 : mieux retrouver l’information dans vos documents
La recherche sémantique intéresse les entreprises qui perdent du temps à retrouver des informations dispersées. Son déploiement commence par les données.
Google présente EmbeddingGemma 2, un modèle ouvert d’embeddings multimodaux qui représente plusieurs types de contenu dans un espace commun.
La lecture KIMY
Un moteur de recherche interne n’est utile que s’il retrouve une information autorisée, à jour et traçable. Avant de choisir le modèle, identifiez les documents de référence et les droits d’accès. Un salarié ne doit pas découvrir un dossier confidentiel par une réponse synthétique. Nous recommandons un jeu de questions réelles et une comparaison avec la recherche existante. Évaluez aussi les documents anciens, les doublons et les termes propres à votre métier. Une démonstration convaincante ne remplace pas cette validation.
Les points à vérifier
- Sélectionner un corpus limité avec des droits connus.
- Exiger une référence au document dans chaque résultat utile.
- Tester la pertinence en français, anglais et arabe selon vos besoins.