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Créer des embeddings vectoriels avec votre IA

Connectez NVIDIA AI à votre agent pour transformer du texte brut en vecteurs mathématiques. Une fois lié, votre IA gère toute la complexité de la réduction de dimensionnalité.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment créer des embeddings vectoriels avec mon IA ?

Utilisez l'outil get_embeddings pour transformer vos textes ou documents en vecteurs de haute dimension. Cela permet à votre agent d'effectuer des recherches sémantiques ou de regrouper des données similaires. Voici comment fonctionne le processus.

Les résultats

Ce que la vectorisation vous apporte

Les données mathématiques générées par votre IA à partir de vos informations.

RECHERCHE

Capacité de recherche sémantique

L'IA utilise les vecteurs pour trouver des informations basées sur le sens plutôt que sur de simples mots-clés. Les résultats correspondent réellement à l'intention de votre requête.

GROUPEMENT

Regroupement de données

Votre agent peut organiser de grands ensembles de données en clusters logiques. Cela facilite l'identification de modèles dans des textes non structurés.

DIMENSION

Gestion de la dimensionnalité

L'IA gère les calculs complexes nécessaires pour représenter les données dans un espace de haute dimension. Vous obtenez des vecteurs propres et exploitables.

HUMAIN

Révision manuelle nécessaire

Vous devez vérifier les clusters ou les résultats de recherche pour vous assurer que la similarité mathématique répond à vos besoins réels. L'IA fournit les calculs, vous fournissez le contexte.

Le flux

Ce que fait votre IA une fois les données reçues.

L'IA transforme l'entrée brute en représentations mathématiques exploitables.

  1. Ingestion des données

    Votre agent reçoit le texte ou le document à traiter. Il prépare le contenu pour le moteur d'embedding.

    get_embeddings

  2. Génération de vecteurs

    L'IA appelle l'outil d'embedding pour projeter l'entrée dans un espace vectoriel de haute dimension. Cela capture l'essence sémantique des données.

    get_embeddings

  3. Cartographie dimensionnelle

    Le moteur calcule les coordonnées spécifiques de chaque donnée. Cela garantit que chaque entrée possède une empreinte mathématique unique.

    get_embeddings

  4. Livraison des résultats

    L'IA renvoie les vecteurs terminés à votre application. Vous pouvez ensuite les intégrer dans une base de données vectorielle ou les utiliser pour une analyse immédiate.

    get_embeddings

Essayez

Copiez ces commandes pour commencer.

Utilisez ces prompts pour lancer le processus d'embedding.

Points de départ

Ce sont des exemples d'amorces. Remplacez le texte entre crochets par vos noms de fichiers ou vos sources de données réelles.

NVIDIA Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_F8wZEFp9XAw3aowvQGCJgs0iHR9Eswli1t6PkJLP/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 — NVIDIA capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "nvidia-ai-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_F8wZEFp9XAw3aowvQGCJgs0iHR9Eswli1t6PkJLP/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Génère les embeddings pour le texte contenu dans mon fichier research_notes.txt.

  • Crée des embeddings vectoriels pour les retours clients de ce tableur.

  • Convertis les descriptions de produits de mon catalog.csv en vecteurs pour la recherche sémantique.

  • Obtiens les embeddings du contenu du dossier legal_documents pour que je puisse les regrouper.

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

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FAQ

Fonctionnement de la tâche

  • 01

    L'IA peut-elle aussi créer des embeddings pour les images ?

    Non. Cet outil spécifique est conçu pour les données textuelles afin de créer des représentations vectorielles.

  • 02

    L'IA va-t-elle supprimer mes fichiers originaux ?

    Non. L'outil lit uniquement le contenu pour générer des vecteurs. Il n'a pas la capacité de modifier ou de supprimer vos fichiers sources.

  • 03

    Dois-je gérer la base de données vectorielle moi-même ?

    Oui. L'IA génère les embeddings, mais il vous appartient de les stocker dans une base de données vectorielle si vous souhaitez effectuer des recherches à long terme.

  • 04

    L'IA peut-elle effectuer la recherche elle-même ?

    L'IA génère les vecteurs utilisés pour la recherche. Le processus de récupération dépend de la manière dont vous utilisez ces vecteurs dans votre application ou votre base de données.

  • 05

    Comment l'IA sait-elle quel texte doit être transformé ?

    L'IA ne transforme que le texte ou les fichiers spécifiques que vous désignez explicitement dans votre prompt.

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

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