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Générer des embeddings textuels avec votre IA

Connectez Lingyi Wanwu à votre client IA pour convertir du texte en vecteurs. Votre agent pourra ainsi trouver des informations par sens plutôt que par simple correspondance de mots-clés.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment transformer du texte en vecteurs ?

Utilisez l'outil get_embeddings pour convertir votre texte en vecteurs de haute dimension. Ces vecteurs capturent le sens sémantique, ce qui permet à votre agent d'effectuer des recherches bien plus précises. Voici le détail du processus ci-dessous.

Les résultats

L'usage de vos données

Une fois que l'IA a traité votre texte, vous pouvez exploiter les vecteurs obtenus pour plusieurs tâches.

RECHERCHE

Récupération sémantique

L'IA utilise les vecteurs pour trouver du contenu pertinent, même si les mots exacts diffèrent. La recherche devient beaucoup plus intuitive.

STOCKAGE

Bases de données vectorielles

Vous obtenez les données numériques nécessaires pour alimenter un magasin de vecteurs (vector store) et bâtir une base de connaissances personnalisée.

ORGANISATION

Regroupement de données

L'IA peut grouper des textes similaires selon leur proximité mathématique. Cela facilite la catégorisation de gros volumes d'informations.

HUMAIN

Sélection manuelle

Vous choisissez précisément quels segments de texte méritent d'être convertis. L'IA ne sélectionne pas vos données à votre place : vous gardez le contrôle.

Le flux

Ce que fait votre IA quand le texte arrive.

L'IA s'occupe de la partie complexe : convertir le langage en données mathématiques.

  1. Préparation du texte

    Votre agent récupère le texte brut fourni et le formate pour la famille de modèles Yi. Il s'assure que l'entrée est prête pour le traitement.

    get_embeddings

  2. Calcul des vecteurs

    Le modèle traite le texte pour générer des vecteurs de haute dimension. Cette étape capture l'essence sémantique de votre contenu.

    get_embeddings

  3. Livraison des résultats

    L'outil renvoie les vecteurs obtenus à votre client IA. Vous pouvez ensuite utiliser ces données dans votre flux de travail.

    get_embeddings

  4. Vérification utilisateur

    Vous contrôlez le résultat pour confirmer que les dimensions des vecteurs correspondent à vos besoins. Cette étape finale vous appartient.

    get_embeddings

Essayez

Copiez ces commandes pour commencer.

Utilisez ces prompts pour générer des embeddings immédiatement.

Points de départ

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

Lingyi Wanwu Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_JkyG9ZUTy0GPyUj394Vmol76jPwT4EVBKA0NvupX/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 — Lingyi Wanwu capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "lingyi-wanwu-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_JkyG9ZUTy0GPyUj394Vmol76jPwT4EVBKA0NvupX/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

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

  • Convertir le contenu de mon fichier 'project_notes.txt' en vecteurs.

  • Obtenir les embeddings de ces trois descriptions de produits pour les comparer.

  • Créer un vecteur pour cette requête utilisateur spécifique : [insérer la requête]

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

Commencez ici

Connectez Lingyi Wanwu une fois, puis posez vos questions.

Connectez votre client en un clic. Vos identifiants restent cryptés de notre côté et vous pouvez travailler immédiatement.

Connecter Lingyi Wanwu à votre IA

FAQ

Fonctionnement de la tâche

  • 01

    L'IA peut-elle convertir tout mon disque dur en embeddings ?

    Non. Vous devez fournir le texte ou les fichiers spécifiques que vous souhaitez faire traiter par l'agent.

  • 02

    Cet outil enregistre-t-il mon texte dans une base de données ?

    Non. L'outil génère uniquement des vecteurs à partir du texte fourni ; il ne stocke pas vos données.

  • 03

    L'IA peut-elle modifier mes fichiers texte originaux ?

    Non. L'outil get_embeddings se contente de lire le texte pour créer des vecteurs. Il ne peut ni éditer ni supprimer vos fichiers.

  • 04

    Que se passe-t-il si le texte est trop long ?

    Le client IA gérera le texte en fonction des limites du modèle avant de l'envoyer à l'outil.

  • 05

    Puis-je utiliser ces vecteurs dans d'autres outils ?

    Oui. Une fois que votre agent a reçu les vecteurs, vous pouvez les utiliser dans n'importe quel client ou base de données compatible.

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

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