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Générer des embeddings vectoriels avec votre IA

Connectez IBM watsonx à votre client IA pour transformer du texte en vecteurs mathématiques. Votre agent comprendra ainsi le sens profond plutôt que de simples mots-clés.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment créer des embeddings de texte avec mon IA ?

Vous utilisez l'outil generate_embeddings pour convertir du texte en vecteurs de grande dimension. Ces vecteurs représentent le sens sémantique, ce qui vous permet de construire des flux de recherche ou de regroupement. Voici comment cela fonctionne.

Utilisation des données

Les applications des embeddings de texte

Une fois que votre agent a généré ces vecteurs, vous pouvez les exploiter pour plusieurs tâches précises.

RECHERCHE

Recherche sémantique

L'IA crée des vecteurs pour vos documents. Utilisez-les pour trouver du contenu selon l'intention plutôt que par correspondance exacte de mots-clés.

GROUPEMENT

Clustering automatisé

L'agent transforme de grands ensembles de données en vecteurs. Vous pouvez ensuite regrouper automatiquement des sujets ou des retours similaires.

RECO

Moteurs de recommandation

Votre IA génère des embeddings pour des articles. Cela vous permet de suggérer du contenu lié en vous basant sur la similarité mathématique.

HUMAIN

Révision manuelle

L'IA fournit les données vectorielles brutes. À vous de décider quels clusters ou résultats de recherche sont assez précis pour être utilisés.

Le flux

Ce que fait votre IA dès réception du texte.

L'IA gère la conversion mathématique pour que vous puissiez vous concentrer sur la logique de votre application.

  1. Préparation de l'entrée

    Votre agent récupère le texte ou les extraits de documents fournis et les prépare pour le modèle.

    generate_embeddings

  2. Conversion vectorielle

    L'outil transforme le texte en une liste de nombres représentant le contexte sémantique.

    generate_embeddings

  3. Structuration des données

    L'IA organise ces vecteurs dans un format prêt pour votre base de données vectorielle.

    generate_embeddings

  4. Livraison des résultats

    L'agent renvoie les embeddings terminés vers votre interface de chat ou votre environnement de développement.

    generate_embeddings

Essayez

Copiez ces exemples pour commencer.

Utilisez ces prompts pour déclencher le processus d'embedding.

Points de départ

Remplacez le texte entre crochets par votre contenu ou vos noms de fichiers réels.

IBM watsonx Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_gXytFT8fNy6ELfNWb5ZhGBzw4TcaHPZqjIMO9o5b/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — IBM watsonx capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "ibm-watsonx-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_gXytFT8fNy6ELfNWb5ZhGBzw4TcaHPZqjIMO9o5b/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Générer des embeddings pour ce paragraphe : [insérez le texte ici]

  • Créer des vecteurs pour le contenu de mon fichier customer_feedback.csv.

  • Convertir ces descriptions de produits en embeddings : [insérez la liste]

  • Utiliser l'outil generate_embeddings sur le texte de mon fichier de projet actuel.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Commencez ici

Connectez IBM watsonx une fois, puis demandez.

Liez votre compte une seule fois. Vos identifiants restent cryptés et vous pouvez générer des embeddings dans n'importe quel client compatible.

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FAQ

Fonctionnement de la tâche

  • 01

    L'IA peut-elle stocker ces embeddings pour moi ?

    Non. L'IA génère les vecteurs, mais vous devez les enregistrer dans votre propre base de données vectorielle.

  • 02

    Cela fonctionne-t-il pour les embeddings d'images ?

    Non. Cet outil est spécifiquement conçu pour les embeddings textuels.

  • 03

    L'IA peut-elle supprimer mes vecteurs existants ?

    Non. L'outil gère uniquement la génération de nouveaux embeddings.

  • 04

    Comment les utiliser pour la recherche sémantique ?

    Vous prenez les vecteurs générés et vous les comparez à vos vecteurs de documents via une métrique de similarité.

  • 05

    Dois-je écrire du code pour lancer cela ?

    Non. Si vous utilisez un client compatible MCP comme Claude ou Cursor, demandez simplement à votre agent de le faire.

  • D'autres questions sur IBM watsonx ? La page du connecteur y répond. Voir toutes les capacités du connecteur IBM watsonx

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