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Générer des embeddings vectoriels avec votre IA

Connectez Together AI à votre agent pour convertir du texte en tableaux numériques. Une fois configuré, votre IA gère les calculs pour préparer vos données à la récupération.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment transformer du texte en vecteurs avec mon IA ?

Votre IA utilise le MCP Together AI pour transformer le texte en tableaux numériques de haute dimension. Cela prépare vos données pour les bases de données vectorielles et la recherche sémantique. Vous obtiendrez les tableaux exacts nécessaires à l'indexation.

Les résultats

Où vont vos données.

Ce processus convertit le texte brut dans un format exploitable par votre base de données.

DONNÉES

Tableaux numériques

L'IA convertit votre texte en vecteurs denses. Vous obtenez les tableaux spécifiques requis pour votre stockage vectoriel.

RECHERCHE

Prêt pour le sémantique

Les embeddings capturent le sens de votre texte. Votre contenu est ainsi prêt pour la recherche par similarité.

INDEX

Préparation de la base

L'IA structure les vecteurs pour faciliter l'insertion. Les calculs sont prêts à être injectés dans votre base de données.

HUMAIN

Sélection du contenu

Vous décidez quels segments de texte méritent d'être vectorisés. L'IA ne choisit pas les données à votre place.

Le flux

Ce que fait votre IA quand le texte arrive.

L'IA gère les calculs complexes pour vous éviter de faire tourner des modèles d'embedding en local.

  1. Entrée du texte

    Votre agent récupère le texte brut ou les documents fournis et les prépare pour le traitement.

    generate_embeddings

  2. Vectorisation

    L'IA appelle le modèle d'embedding pour transformer ces segments de texte en tableaux numériques.

    generate_embeddings

  3. Formatage

    Les vecteurs résultants sont structurés pour être compatibles avec les bases de données vectorielles standards.

    generate_embeddings

  4. Sortie

    L'IA vous renvoie les tableaux numériques pour que vous puissiez les stocker dans votre base vectorielle.

    generate_embeddings

Essayez

Copiez ces commandes 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.

Together AI Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_uwxFbBTrWtpKdtNP0Ee38Zmxxir6fie6FBKXtn0o/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 — Together AI capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "together-ai-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_uwxFbBTrWtpKdtNP0Ee38Zmxxir6fie6FBKXtn0o/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

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

  • Convertis le contenu de mon fichier 'customer_feedback.txt' en vecteurs.

  • Crée des embeddings pour ces trois descriptions de produits : [liste des descriptions]

  • Transforme cette liste de requêtes utilisateurs en tableaux numériques pour ma base de données.

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

Commencez ici

Connectez Together AI une fois, puis demandez.

Liez votre compte une seule fois et vos identifiants restent cryptés de notre côté. Vous pourrez ensuite générer des embeddings via votre client IA habituel.

Connecter Together AI à votre IA

FAQ

Fonctionnement de la tâche

  • 01

    L'IA peut-elle vectoriser un site web entier d'un coup ?

    Non. Vous devez fournir les segments de texte ou les documents spécifiques que vous souhaitez vectoriser.

  • 02

    L'IA mettra-t-elle automatiquement à jour ma base de données vectorielle ?

    Non. L'IA génère les embeddings, mais il vous appartient de les insérer dans votre base de données.

  • 03

    Quel type de données puis-je vectoriser ?

    Tout texte brut que vous fournissez peut être transformé en vecteur.

  • 04

    Est-ce l'IA qui choisit le modèle d'embedding ?

    L'IA utilise les modèles fournis par Together AI pour effectuer la tâche.

  • 05

    Puis-je supprimer des embeddings existants avec cet outil ?

    Non. Cet outil sert uniquement à générer de nouveaux embeddings à partir de texte.

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

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