L'analyse sémantique vectorielle est une pierre angulaire des applications IA modernes, permettant la recherche sémantique, les systèmes de recommandation et la récupération de bases de connaissances. Cet article explore comment l'implémenter en .NET, couvrant des concepts clés comme les embeddings, la normalisation, le produit scalaire et la similarité cosinus. L'auteur partage des expériences réelles avec des bibliothèques comme LLamaSharp et aborde des pièges courants tels que les correspondances inexactes. Pour les développeurs .NET construisant des agents IA ou des plateformes de plugins, ce guide offre des solutions pratiques pour intégrer la compréhension sémantique vectorielle.
Une plongée approfondie dans les embeddings vectoriels, la normalisation et les algorithmes de similarité en .NET pour les applications IA comme les bases de connaissances.