Posez votre question
Cette recherche sémantique retrouve, dans mon profil ou dans mes révisions de la certification DP-700, les passages les plus proches du sens de votre question, même s'ils n'emploient pas les mêmes mots. Elle fonctionne aussi en anglais.
Extraits utilisés
Comment fonctionne cette recherche
Les textes de la base ont été découpés en passages, convertis en vecteurs par le modèle multilingual-e5-small, puis stockés dans une base PostgreSQL avec l'extension pgvector. Votre question est convertie de la même façon, directement dans votre navigateur ; PostgreSQL retrouve ensuite les passages dont le vecteur est le plus proche (similarité cosinus), trois au maximum. Enfin, un modèle de langage (OpenAI) rédige une réponse fondée uniquement sur ces passages. Sans passage pertinent, le modèle n'est pas appelé.
La jauge représente ce score sur une échelle de 0,70 à 1,00. Le repère marque le seuil de 0,80 : en dessous, un passage est jugé hors sujet et écarté. Au premier usage, le modèle (environ 120 Mo) est téléchargé puis gardé en cache.
Les questions DP-700 sont issues de mes entraînements sur les évaluations pratiques Microsoft Learn, dédoublonnées et corrigées.