Construire des bases de connaissances personnalisées avec les embeddings DeepSeek

Les embeddings sont des représentations vectorielles de textes : ils transforment des mots, phrases ou documents en vecteurs numériques capturant leur sens sémantique.

Deux textes aux significations proches auront des vecteurs embeddings proches dans l’espace vectoriel, ce qui permet à des algorithmes de similitude de « comprendre » la ressemblance de contenu au-delà des mots exacts.

Cette propriété fait des embeddings un pilier du NLP moderne pour la recherche d’informations, l’analyse de documents et bien plus.

Cas d’usage principaux des embeddings :

• Recherche sémantique intelligente : au lieu de se baser uniquement sur des mots-clés, on peut indexer des documents par leurs embeddings et retrouver ceux dont le sens correspond le mieux à une requête utilisateur (même si les mots diffèrent). Cela améliore fortement les moteurs de recherche internes ou les FAQ dynamiques.
• RAG (Retrieval Augmented Generation) pour assistants IA : les embeddings permettent à un assistant chatbot d’aller chercher des connaissances dans une base documentaire. Le principe du RAG est d’extraire les passages pertinents via similitude de vecteurs, puis de les fournir au modèle de génération pour obtenir une réponse contextualisée. On peut ainsi créer un assistant capable de répondre à des questions complexes en s’appuyant sur une base de connaissances fournie (documents internes, manuels, etc.).
• Systèmes de recommandation et clustering de documents : en comparant les vecteurs, on peut regrouper des textes similaires ou recommander des contenus proches d’un document de référence.
• Assistants et FAQ contextuels : les embeddings peuvent associer des questions formulées différemment mais portant sur la même réponse. Un bot de FAQ peut ainsi retrouver l’article le plus pertinent même si l’utilisateur n’emploie pas les mêmes termes.

Présentation de l’API d’embedding de DeepSeek

DeepSeek est un modèle de langage open-source de pointe, proposé par la société DeepSeek AI. Il rivalise avec les meilleurs modèles propriétaires en termes de performance et est disponible via une API compatible OpenAI ou en déploiement local. Pour la création d’embeddings, DeepSeek propose une API dédiée très similaire à celle d’OpenAI, ce qui facilite son intégration.

• Endpoint : POST https://api.deepseek.com/v1/embeddings – Cet endpoint reçoit un JSON contenant le texte ou la liste de textes à encoder, et renvoie leurs vecteurs embeddings correspondants. Le format suit le standard OpenAI : on fournit un champ "input" avec le texte (ou un tableau de textes) et un champ "model" spécifiant le modèle d’embedding à utiliser.
• Modèles disponibles : DeepSeek met à disposition un modèle d’embedding générique (par exemple nommé "deepseek-embedding") optimisé pour capturer la sémantique des textes. Ce modèle d’embedding est distinct des modèles conversationnels chat (comme deepseek-chat ou deepseek-reasoner) et est entraîné pour produire des vecteurs de haute dimension adaptés aux comparaisons de similarité cosinus. Par défaut, si aucun modèle n’est précisé, un modèle standard sera utilisé (on peut s’attendre à un comportement similaire à OpenAI où un modèle d’embedding par défaut est sélectionné).
• Clé API et authentification : L’accès nécessite une clé API DeepSeek. L’authentification se fait via une en-tête HTTP Authorization: Bearer VOTRE_API_KEY pour chaque requête. Pensez à générer une clé sur la plateforme DeepSeek, et à la stocker de façon sécurisée (variable d’environnement, coffre, etc.).
• Format de réponse : La réponse est un JSON contenant notamment un champ "data" listant les embeddings. Chaque élément de "data" inclut typiquement l’"embedding" (une liste de nombres flottants) et éventuellement un identifiant ou index associé. Ces vecteurs peuvent ensuite être directement utilisés pour le calcul de similarité, le stockage en base vectorielle ou d’autres traitements.

Pourquoi utiliser DeepSeek pour les embeddings ? Tout d’abord, son API s’intègre facilement dans les outils compatibles OpenAI (il suffit de changer le base_url vers api.deepseek.com pour utiliser le SDK OpenAI avec DeepSeek).

Ensuite, DeepSeek étant un modèle ouvert, il offre une alternative open-source intéressante aux solutions propriétaires : on peut l’utiliser via l’API cloud de DeepSeek ou même le déployer localement via des outils comme Ollama si l’infrastructure le permet.

Cela garantit plus de contrôle sur les données et potentiellement des coûts moindres à l’échelle (pas de verrou propriétaire). Dans la section suivante, nous illustrons un appel API d’embedding DeepSeek en Python.

Exemple de code Python pour générer des embeddings avec DeepSeek

L’exemple ci-dessous montre comment appeler l’API DeepSeek pour obtenir l’embedding de texte(s) en Python, en utilisant la bibliothèque standard requests. (On pourrait également utiliser httpx ou le SDK OpenAI paramétré sur DeepSeek, mais requests explicite bien le format d’appel.)

import requests
import json

API_KEY = "votre_clé_secrète"
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

# Textes à vectoriser
documents = [
    "L’intelligence artificielle transforme de nombreuses industries.",
    "Les bases vectorielles permettent une recherche sémantique efficace."
]

# Préparation de la requête pour l’API d’embedding DeepSeek
payload = {
    "model": "deepseek-embedding",        # nom du modèle d’embedding DeepSeek
    "input": documents                    # on peut passer une liste de textes
}

response = requests.post(
    "https://api.deepseek.com/v1/embeddings",
    headers=headers,
    json=payload
)

if response.status_code != 200:
    raise Exception(f"Erreur API DeepSeek: {response.status_code} - {response.text}")

result = response.json()
embeddings = [item["embedding"] for item in result["data"]]

print(f"Nombre de vecteurs retournés : {len(embeddings)}")
print(f"Dimensions d'un embedding : {len(embeddings[0])}")
print("Exemple de vecteur (tronqué) :", embeddings[0][:5], "...")

Dans ce code :

• On prépare une liste de documents à encoder. Ce sont des phrases d’exemple, mais cela pourrait être des extraits de documents plus longs.
• Le payload JSON contient le nom du modèle ("deepseek-embedding") et l’"input" qui est la liste des textes. DeepSeek accepte les requêtes batch : vous pouvez envoyer plusieurs textes en une seule requête, et l’API retournera un embedding par texte.
• On effectue une requête POST vers https://api.deepseek.com/v1/embeddings avec les bons en-têtes (clé API dans Authorization). En retour, on obtient un JSON dont on extrait la liste des vecteurs via result["data"]. Ici embeddings sera une liste de vecteurs numériques (un par texte fourni).
• Le code affiche le nombre de vecteurs obtenus, la dimension de chaque vecteur, et les premiers coefficients du premier embedding en guise d’aperçu. Par exemple, on pourrait voir que chaque vecteur a une dimension de quelques centaines ou milliers de composantes selon le modèle. Ces vecteurs sont prêts à être indexés dans une base vectorielle ou comparés entre eux (via cosinus de l’angle ou distance euclidienne) pour estimer la similarité sémantique.

Stockage des vecteurs dans une base vectorielle (FAISS, Pinecone, etc.)

Générer des embeddings n’est que la première étape. Pour exploiter ces vecteurs dans le cadre d’une base de connaissances, on doit les stocker dans une base vectorielle qui permettra des recherches de similarité rapides.

Deux approches courantes sont : utiliser une bibliothèque open-source comme FAISS (Facebook AI Similarity Search), ou un service géré comme Pinecone. Le principe reste le même : indexer les vecteurs et fournir des méthodes pour retrouver les vecteurs les plus proches d’un vecteur de requête.

Intégration avec FAISS (open-source, local)

FAISS est une librairie en C++/Python très performante pour indexer et rechercher parmi des vecteurs, utilisable localement. Voici comment on pourrait intégrer les embeddings DeepSeek dans FAISS :

import numpy as np
import faiss

# Supposons que 'embeddings' est la liste de vecteurs obtenus plus tôt,
# et que nous avons les identifiants ou textes correspondants dans 'documents'.
d = len(embeddings[0])  # dimension des vecteurs
index = faiss.IndexFlatIP(d)  # Index de similarité en produit scalaire (cosinus si vecteurs normalisés)

# Conversion des embeddings en matrice numpy (float32 requis)
embedding_matrix = np.array(embeddings, dtype='float32')
index.add(embedding_matrix)  # ajout de tous les vecteurs à l’index

print(f"{index.ntotal} vecteurs indexés dans FAISS")

# Requête de similarité avec une nouvelle question
question = "Comment l'IA impacte-t-elle les entreprises ?"
# On génère l'embedding de la question via DeepSeek (similaire à l'exemple précédent)
payload = {"model": "deepseek-embedding", "input": question}
res = requests.post("https://api.deepseek.com/v1/embeddings", headers=headers, json=payload).json()
query_vector = np.array(res["data"][0]["embedding"], dtype='float32')

# Recherche des 3 vecteurs les plus similaires dans l'index
k = 3
distances, indices = index.search(query_vector.reshape(1, -1), k)
print("Résultats de recherche :")
for idx, dist in zip(indices[0], distances[0]):
    print(f"- Document {idx} (score={dist:.3f}) : {documents[idx]}")

Dans cet extrait :

• On initialise un index FAISS de type IndexFlatIP (Inner Product) de dimension d. L’Inner Product correspond au produit scalaire entre vecteurs, qui équivaut à la similarité cosinus si on normalise les embeddings en amont (FAISS propose aussi IndexFlatL2 pour utiliser la distance euclidienne).
• On convertit la liste de vecteurs en une matrice NumPy et on l’ajoute à l’index. FAISS peut ainsi stocker des milliers voire des millions de vecteurs et permet des recherches très rapides en utilisant éventuellement des approximations. Ici on utilise un index exact (Flat).
• Pour effectuer une requête, on génère l’embedding de la question utilisateur de la même façon (appel API DeepSeek). On obtient un vecteur query_vector que l’on passe à index.search. Cette méthode retourne les k vecteurs les plus proches (ici les 3 plus similaires) ainsi que leurs distances (plus le score est élevé en IP, plus c’est pertinent – un score proche de 1.0 signifie vecteurs très proches).
• On affiche les résultats : par exemple on verra quel document a l’indice retourné 0, 1, 2 etc., ce qui correspond à nos documents d’origine. En pratique, il serait judicieux de stocker aussi des métadonnées (titres, contenu original) associées aux vecteurs. Dans FAISS, on ne stocke que des vecteurs et on récupère des indices, mais on peut maintenir une liste parallèle de documents ou un dictionnaire id->document comme ici avec la liste documents.

Intégration avec Pinecone (service géré)

Pinecone est une solution SaaS de base vectorielle qui gère le stockage et la mise à l’échelle de l’index. Son utilisation est simple via leur SDK Python : après avoir créé un index sur Pinecone, on peut upsert (inserer/mettre à jour) les vecteurs accompagnés d’un ID et éventuellement de méta-données, puis interroger l’index par vecteur de requête.

Par exemple, pour insérer les embeddings dans Pinecone :

import pinecone

pinecone.init(api_key="VOTRE_PINECONE_API_KEY", environment="us-west1-gcp")  # env à adapter
index = pinecone.Index("deepseek-index")  # nom de l’index créé au préalable

# Préparation des items à insérer: (id, vector)
items = [(f"doc{idx}", vec) for idx, vec in enumerate(embeddings)]
index.upsert(vectors=items)

Et pour effectuer une requête de similarité sur Pinecone :

query_emb = query_vector.tolist()  # convertir éventuellement en liste de floats
result = index.query(vector=query_emb, top_k=3, include_metadata=False)
for match in result.matches:
    print(f"ID: {match.id}, score: {match.score}")

L’index Pinecone renverra directement les identifiants des items les plus proches et un score de similarité. L’avantage de Pinecone est qu’il gère la persistance (pas besoin de recharger l’index en mémoire) et qu’il propose des fonctionnalités avancées comme la filtrage par métadonnées, l’auto-scaling, etc. En contrepartie, c’est un service cloud payant, alors que FAISS est gratuit mais doit être hébergé par vos soins.

Processus de création d’une base de connaissances vectorielle

Récapitulons le pipeline complet pour construire une base de connaissances exploitant les embeddings et permettre la recherche sémantique :

1. Ingestion des documents : collectez les sources de connaissances (documents PDF, pages web, articles, FAQ, etc.). Cette étape peut impliquer du web scraping, de la conversion de PDF en texte, etc. L’objectif est d’obtenir du texte brut utilisable.
2. Segmentation en morceaux (chunking) : les documents volumineux doivent être découpés en segments de taille raisonnable (par exemple 200 à 500 tokens par chunk). Cela permet d’encoder chaque partie sans dépasser les limites de contexte du modèle et d’obtenir des vecteurs plus spécifiques. Une bonne stratégie est de couper par paragraphe ou section, en conservant un léger chevauchement entre segments pour ne pas perdre de contexte. Astuce : utiliser les text splitters de LangChain, ou implémenter un découpage par phrases/paragraphes. Trouver la bonne taille de chunk est crucial : trop grands, les détails se diluent ; trop petits, on perd le contexte global.
3. Vectorisation (embedding) : pour chaque chunk de texte, générez l’embedding vectoriel via l’API DeepSeek. Cette étape transforme chaque segment en vecteur haute dimension capturant son sens. Vous pouvez traiter les textes par lots pour gagner du temps (DeepSeek accepte des listes en entrée). Veillez à bien gérer les éventuelles erreurs d’API (taux limite, textes trop longs…).
4. Stockage dans la base vectorielle : insérez tous les vecteurs dans une base vectorielle de votre choix. Chaque vecteur doit être associé à une référence du contenu d’origine (par ex., un ID ou un lien vers le document source). Comme vu plus haut, FAISS, Pinecone, ChromaDB, Milvus, etc., sont des solutions populaires. L’index vectoriel permettra de retrouver rapidement les top N vecteurs les plus similaires à une requête donnée, même parmi un grand volume de données.
5. Recherche par similarité : lorsqu’un utilisateur pose une requête (question en langage naturel, mot-clé, etc.), on génère son embedding de la même manière, puis on interroge la base vectorielle pour obtenir les documents les plus pertinents. Cette recherche par similarité cosinus renvoie typiquement une liste de documents ou d’extraits de texte avec un score de pertinence.

Une fois ces étapes réalisées, vous disposez d’une base de connaissances vectorisée. On peut alors soit présenter directement les résultats à l’utilisateur (documents correspondants), soit passer à l’étape supérieure : intégrer ces résultats dans une génération de réponse en langage naturel via un modèle de langage (DeepSeek Chat par exemple). C’est ce que nous allons voir avec un mini-exemple de RAG.

Exemple : mini assistant RAG avec DeepSeek Chat + embeddings

Pour illustrer le Retrieval Augmented Generation, imaginons un assistant question-réponse s’appuyant sur vos documents vectorisés. Le flux serait :

• L’utilisateur pose une question en langage naturel.
• L’assistant génère l’embedding de cette question via l’API DeepSeek (même appel que pour un document).
• La requête vectorielle est envoyée à la base vectorielle, qui renvoie par exemple les 3 extraits de documents les plus pertinents (ceux ayant le score de similarité le plus élevé).
• L’assistant compile ces extraits et la question de l’utilisateur dans une invite (prompt) qu’il envoie au modèle de chat DeepSeek (endpoint POST /chat/completions). Le prompt peut être formulé par exemple ainsi : « Voici des informations extraites de la base de connaissances : [extraits]. En vous basant sur ces documents, répondez à la question de l’utilisateur : [question]. »
• Le modèle DeepSeek Chat va alors produire une réponse en langage naturel, en s’appuyant sur le contenu des documents fournis pour être factuel et spécifique. L’assistant renvoie cette réponse à l’utilisateur.

Voici un exemple simplifié de code combinant ces étapes (en partant des objets créés précédemment) :

question = "Quel est le lien entre LangChain et DeepSeek dans ce contexte ?"

# 1. Embedding de la question
payload = {"model": "deepseek-embedding", "input": question}
res = requests.post("https://api.deepseek.com/v1/embeddings", headers=headers, json=payload).json()
query_vec = np.array(res["data"][0]["embedding"], dtype='float32')

# 2. Recherche des documents les plus similaires
D, I = index.search(query_vec.reshape(1, -1), k=3)
relevant_docs = [documents[i] for i in I[0]]

# 3. Construction du prompt avec les extraits pertinents
context = "\n\n".join(relevant_docs)
user_prompt = (
    "Voici des extraits de la base de connaissances :\n"
    f"{context}\n\n"
    "En vous basant sur ces informations, répondez à la question utilisateur :\n"
    f"Q: {question}\nR: "
)
# 4. Appel au modèle DeepSeek Chat pour générer la réponse finale
chat_payload = {
    "model": "deepseek-chat",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": user_prompt}
    ]
}
chat_res = requests.post("https://api.deepseek.com/chat/completions", headers=headers, json=chat_payload).json()
answer = chat_res["choices"][0]["message"]["content"]

print("Réponse de l'assistant :", answer)

Ici, question est la requête de l’utilisateur. On génère son embedding puis on interroge l’index FAISS index (créé précédemment) pour obtenir les indices des 3 meilleurs relevant_docs.

On construit ensuite un prompt en insérant ces relevant_docs (les passages trouvés) suivi de la question. Ce prompt est soumis au modèle de chat deepseek-chat via l’API de complétion chat.

Le modèle va alors produire une réponse qui combine les connaissances des extraits fournis et ses propres capacités linguistiques. Ce mécanisme garantit que la réponse est étayée par les documents de votre base de connaissances, réalisant ainsi un système RAG complet.

Remarque : On a utilisé ici un format simple avec tout le contexte dans un seul message utilisateur. DeepSeek Chat supporte également des rôles (system, assistant, user) comme l’API OpenAI.

On pourrait donc placer les extraits dans un rôle système ou dans le message utilisateur en précisant la consigne. L’essentiel est de bien fournir le contexte documentaire pour que le modèle s’en serve dans sa réponse.

Meilleures pratiques d’implémentation

Lors de la construction d’une base de connaissances avec embeddings, gardez à l’esprit les points suivants pour optimiser les résultats et la maintenance :

• Choix de la taille des chunks : Comme évoqué, trouver le bon équilibre dans la segmentation des documents est crucial. En général, des morceaux de 200 à 500 tokens fonctionnent bien, possiblement avec un chevauchement de ~50 tokens pour le contexte. Testez plusieurs tailles selon vos données (texte court vs long, structure, etc.). Si les chunks sont trop gros, le modèle d’embedding peut diluer les informations spécifiques ; s’ils sont trop petits, vous risquez de perdre du contexte et d’augmenter le nombre de vecteurs à gérer inutilement.
• Normalisation du texte et des vecteurs : Avant d’encoder, il peut être utile de normaliser légèrement le texte (par exemple enlever les caractères spéciaux inutiles, unifier la casse, corriger les encodages) afin d’éviter des artefacts qui pourraient influencer les embeddings. Concernant les vecteurs, certaines implémentations utilisent la normalisation L2 des embeddings (vecteurs unitaire) pour simplifier l’usage du produit scalaire comme mesure de similarité cosinus. Avec FAISS, vous pouvez soit normaliser les vecteurs manuellement, soit utiliser un index spécifique (ex : faiss.normalize_L2(vectors) sur vos données). Dans tous les cas, assurez-vous que la mesure de similarité utilisée correspond à vos vecteurs (cosinus ou L2).
• Seuils de similarité et filtrage : Quand vous effectuez la recherche de documents par similarité, définissez éventuellement un seuil de pertinence. Par exemple, un cosinus < 0.3 (30%) peut indiquer que le document le plus proche est trop éloigné de la requête, donc qu’aucune réponse fiable ne peut être donnée à partir de la base. Vous pourriez alors configurer l’assistant pour répondre « je ne sais pas » plutôt que de forcer une réponse hors-sujet. Le choix du seuil dépend de votre cas d’usage et de la distribution des scores observés.
• Sécurisation des clés API : Vos clés API DeepSeek (et Pinecone si utilisé) sont sensibles. Ne les laissez jamais en dur dans le code source public. Utilisez des variables d’environnement pour les charger (par exemple via os.environ ou un fichier .env et la librairie python-dotenv). Si la clé est absente ou invalide, l’API renverra une erreur d’authentification – assurez-vous donc de bien la transmettre avant chaque appel. En production, envisagez de restreindre les permissions de la clé (si l’API DeepSeek le permet) et de surveiller son usage (pour détecter un usage frauduleux éventuel).
• Optimisation des appels batch et parallélisation : Pour de gros volumes de documents, privilégiez l’envoi de textes par lots (input multiple) à l’API pour amortir la latence réseau. De même, la génération d’embeddings peut être parallélisée côté client en utilisant par exemple concurrent.futures.ThreadPoolExecutor si le client est le goulot d’étranglement. Attention toutefois à ne pas dépasser les limites de débit de l’API (vérifiez la documentation DeepSeek pour les quotas de requêtes par minute).
• Mise en cache des résultats fréquents : Si votre application utilise souvent les mêmes requêtes ou documents, implémentez un cache. Par exemple, stocker les embeddings déjà calculés (évite de recalculer un vecteur pour un document inchangé) ou mettre en cache les réponses d’un modèle pour des questions fréquentes. DeepSeek propose d’ailleurs un mécanisme de context caching pour accélérer les requêtes répétées. Un cache bien pensé réduit les coûts et la latence de manière significative.

Comparaison avec OpenAI Embeddings et alternatives open-source (Mistral…)

Sur le marché des embeddings textuels, OpenAI a popularisé son modèle Ada 002 qui offre d’excellentes performances pour un coût très faible. Comment se positionne DeepSeek par rapport à cette référence, ainsi qu’aux nouvelles alternatives open-source ?

• Qualité des embeddings : OpenAI Ada-002 est un modèle d’embedding entraîné sur d’énormes volumes de données multilingues, aboutissant à des vecteurs de dimension 1536 réputés pour capturer finement le sens. DeepSeek, de son côté, n’a pas (encore) la même ancienneté d’usage public pour les embeddings, mais son modèle open-source entraîné sur 2 trillions de tokens laisse espérer des embeddings de très bonne qualité, y compris en français. En pratique, pour des tâches courantes de recherche sémantique ou de RAG, les deux devraient fournir des résultats comparables, mais il conviendra de tester sur vos données spécifiques. Une différence est que DeepSeek est nativement bilingue (anglais et chinois), ce qui peut être un avantage si vos documents sont multilingues, alors qu’OpenAI Ada est principalement anglophone (même s’il fonctionne sur d’autres langues).
• Coûts et limitations : Du côté d’OpenAI, l’embedding Ada-002 coûte ~$0.1 par million de tokens (0,0001$ par 1K tokens) – très abordable. DeepSeek propose un prix de l’ordre de $0.27 par million de tokens en entrée pour ses modèles (chiffre indicatif), soit un peu plus élevé qu’OpenAI, bien que toujours raisonnable. Toutefois, l’aspect open-source de DeepSeek permet éventuellement d’héberger le modèle soi-même, éliminant le coût variable de l’API au profit de coûts d’infrastructure fixes. OpenAI impose aussi des limites de rate limiting et de politique d’utilisation des données (vos données transitent par leurs serveurs), là où DeepSeek auto-hébergé offrirait un contrôle total sur la confidentialité.
• Alternatives open-source (Mistral, Llama2, etc.) : DeepSeek s’inscrit lui-même dans la mouvance open-source, aux côtés de modèles comme Mistral 7B, Llama 2, Qwen et autres. Mistral AI (7 milliards de paramètres, sortie 2023) est un modèle plus petit, très performant pour sa taille, que l’on peut utiliser librement. Cependant, Mistral n’est pas spécifiquement un modèle d’embedding pré-entraîné : l’utiliser pour des embeddings nécessite de l’intégrer via un pipeline ad hoc (par exemple extraire les dernières couches du modèle ou faire un fine-tuning spécifique). En termes de capacités conversationnelles et de raisonnement, DeepSeek (notamment dans sa version R1 ~13B ou V3 ~65B en mixture of experts d’après certaines sources) est plus lourd mais excelle sur des tâches complexes (raisonnement math/code) où Mistral, de plus petite taille, pourrait montrer ses limites. Pour de la recherche sémantique pure, des modèles open-source spécialisés comme SentenceTransformers (e.g. all-MiniLM, InstructorXL, etc.) offrent d’excellents embeddings à moindre coût, mais ils n’ont pas l’avantage “2-en-1” de DeepSeek qui peut fournir embedding + génération via la même plateforme. En somme, DeepSeek représente une alternative intéressante à OpenAI pour ceux qui cherchent une solution plus ouverte tout en gardant des performances élevées. Mistral et consorts peuvent entrer dans l’architecture (par ex. utiliser Mistral localement pour générer des embeddings ou réponses), mais cela demandera plus d’efforts d’intégration, là où DeepSeek fournit un ensemble cohérent d’API prêtes à l’emploi.

Conclusion

Construire une base de connaissances personnalisée avec les embeddings DeepSeek permet de doter vos applications d’une compréhension sémantique fine de vos données.

En combinant l’API d’embedding (pour indexer le savoir sous forme vectorielle) et l’API de chat (pour formuler des réponses en langage naturel), on obtient un puissant duo pour réaliser des moteurs de recherche intelligents, des assistants FAQ contextuels ou des systèmes de Q/R sophistiqués.

Les étapes clés – ingestion, chunking, vectorisation, stockage et requête – forment un pipeline reproductible que vous pouvez implémenter avec quelques dizaines de lignes de code, comme illustré ci-dessus.

DeepSeek s’impose comme une alternative open-source crédible aux solutions propriétaires, en particulier pour ceux qui souhaitent garder la maîtrise de leurs données ou réduire leurs coûts à grande échelle. Grâce à sa compatibilité avec l’écosystème OpenAI, son intégration est fluide dans les projets existants.

N’hésitez pas à expérimenter avec différents paramètres (taille des chunks, seuils de similarité) et à consulter la documentation officielle et la communauté DeepSeek pour affiner votre implémentation.

En suivant les bonnes pratiques exposées – de la gestion des clés API à l’optimisation des requêtes – vous pourrez déployer une base de connaissances vectorielle robuste, évolutive et sécurisée, propulsée par l’intelligence de DeepSeek. Bonne construction de votre assistant intelligent !