• CORRESPONDANCE
  • RECUPÉRATION
  • FILTRAGE
  • HUMAIN

Réaliser des recherches vectorielles sémantiques avec votre IA

Connectez SingleStore à votre client IA pour trouver des données par leur sens. Votre agent utilise la similarité vectorielle pour extraire le contexte pertinent de votre base de données.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment mon IA peut-elle trouver des données liées dans SingleStore ?

Votre agent utilise l'outil vector_search pour comparer les embeddings mathématiques de votre requête avec ceux stockés dans SingleStore. Cela permet de trouver des informations conceptuellement proches, même si les mots diffèrent. Vous obtenez ainsi un contexte précis basé sur le sens sémantique.

Résultats de recherche

Ce que votre IA accomplit

Le processus de recherche transforme les embeddings bruts en un contexte exploitable.

CORRESPONDANCE

Pertinence sémantique

L'IA identifie les points de données partageant un sens conceptuel. Elle dépasse la simple recherche par mots-clés pour comprendre l'intention réelle de vos questions.

RECUPÉRATION

Ancrage contextuel

L'agent extrait des lignes spécifiques de SingleStore pour fournir le contexte nécessaire. Cela garantit que les réponses de votre IA reposent sur vos données réelles.

FILTRAGE

Résultats précis

La recherche réduit des jeux de données massifs aux vecteurs les plus pertinents. Vous obtenez un ensemble d'informations ciblées plutôt qu'un flux de texte inutile.

HUMAIN

Révision nécessaire

L'IA présente les points de données les plus similaires trouvés. Il vous appartient de décider si ce contexte est la base adéquate pour la réponse finale.

Le flux

Ce que fait votre IA lorsqu'une requête arrive.

L'agent gère la complexité de la comparaison mathématique et de la récupération des données.

  1. Analyser l'intention

    Votre agent examine votre question en langage naturel pour comprendre le concept que vous recherchez.

    vector_search

  2. Exécuter la recherche

    L'agent lance une recherche de similarité sur vos embeddings SingleStore pour trouver les correspondances mathématiques les plus proches.

    vector_search

  3. Extraire le contexte

    L'outil récupère les données brutes associées à ces vecteurs à score élevé pour que l'agent puisse lire le contenu réel.

    vector_search

  4. Synthétiser la réponse

    L'agent utilise les données récupérées pour construire une réponse qui répond directement à votre question initiale.

    vector_search

Essayez

Copiez ces exemples pour commencer.

Utilisez ces prompts pour tester la connexion immédiatement.

Points de départ

Remplacez le texte entre crochets par vos noms de tables ou vos descriptions de colonnes.

SingleStore Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_CWK0SovUKcPI3nav2853E8UUtd5snsstATtMZNpM/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 — SingleStore capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "singlestore-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_CWK0SovUKcPI3nav2853E8UUtd5snsstATtMZNpM/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Trouve les entrées les plus sémantiquement proches dans ma [table_name] concernant [topic].

  • Recherche dans mes embeddings SingleStore les retours clients mentionnant [concept].

  • Via la recherche vectorielle, trouve la documentation dans [table_name] qui explique [process].

  • Quels sont les points de données les plus pertinents dans ma base de données concernant [subject] ?

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

Commencez ici

Connectez SingleStore une fois, puis interrogez.

Saisissez vos identifiants SingleStore pour établir la liaison. Vos données de connexion restent cryptées et vous pouvez immédiatement poser des questions sur vos données.

Connecter SingleStore à votre IA

FAQ

Comportement de la recherche

  • 01

    L'IA modifie-t-elle mes données dans SingleStore ?

    Non. L'outil vector_search se contente de lire les données pour trouver des similitudes. Il ne peut ni modifier, ni supprimer, ni mettre à jour vos enregistrements.

  • 02

    L'IA peut-elle effectuer une requête SQL classique ?

    Non. Cette tâche spécifique est limitée à l'exécution de recherches de similarité vectorielle via l'outil fourni.

  • 03

    Dois-je créer les embeddings moi-même ?

    Oui. L'outil effectue la recherche sur les embeddings existants stockés dans votre instance SingleStore.

  • 04

    L'IA trouvera-t-elle toujours la réponse exacte ?

    Non. L'IA trouve les données les plus proches sémantiquement. Vous devez vérifier les résultats pour vous assurer qu'ils répondent à vos besoins précis.

  • 05

    L'IA peut-elle supprimer d'anciens embeddings ?

    Non. L'outil est strictement dédié à la récupération et n'a pas la permission de gérer ou de supprimer vos données.

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

Connectez SingleStore à Claude, Cursor, ChatGPT et d'autres