Les meilleures API de recherche sémantique en 2026 pour les applications basées sur l’IA

Dans ce guide, vous apprendrez :

• Ce qu’est la recherche sémantique, ses principaux types et les cas d’utilisation fondamentaux qu’elle couvre.
• Les aspects à prendre en compte lorsque vous comparez les fournisseurs d’API de recherche sémantique.
• Les meilleures API de recherche sémantique, comparées et classées selon ces critères.

C’est parti !

TL;DR : Tableau comparatif des meilleures API de recherche sémantique

Comparez les principaux fournisseurs d’API de recherche sémantique en un coup d’œil grâce au tableau récapitulatif ci-dessous :

Introduction aux API de recherche sémantique

Avant de découvrir les meilleurs fournisseurs d’API de recherche sémantique, prenez le temps de comprendre l’objectif, les fonctionnalités et l’approche sous-jacente de ces solutions.

Qu’est-ce qu’une API de recherche sémantique ?

La recherche sémantique est une approche de recherche d’informations basée sur l’IA qui va au-delà de la simple correspondance de mots-clés. Elle s’appuie surle traitement du langage naturel(NLP) et les plongements vectoriels pour comprendre le sens et l’intention derrière une requête.

En coulisses, les requêtes et le contenu sont généralement représentés sous forme de vecteurs et mis en correspondance à l’aide de moteurs de recherche vectoriels afin d’obtenir des résultats conceptuellement similaires. D’autres implémentations sont également possibles. Quels que soient les détails d’implémentation sous-jacents, l’objectif est de mettre en place un mécanisme de recherche capable de gérer les synonymes, l’ambiguïté et le contexte, et de renvoyer des résultats très pertinents.

En conséquence, une API de recherche sémantique est un service qui expose des capacités de recherche sémantique via des points de terminaison que vous pouvez intégrer à vos systèmes. Elle vous permet d’intégrer une recherche alimentée par l’IA dans des pipelines internes, des scripts, des applications web et d’autres composants logiciels.

Types d’API de recherche sémantique

Les API de recherche sémantique peuvent être classées de différentes manières, en fonction de leurs modèles d’IA sous-jacents, de leurs intégrations ou de leurs détails de mise en œuvre. Néanmoins, à un niveau élevé, vous pouvez les diviser en :

• API SERP: ces API récupèrent des informations à partir de moteurs de recherche externes plutôt que de bases de données internes. Le système traduit la requête d’un utilisateur en une ou plusieurs requêtes optimisées pour les moteurs de recherche et récupère les résultats les plus pertinents dans le contexte. Le principal avantage est que les données sémantiques récupérées sont vérifiables. En effet, vous pouvez reproduire le même flux de travail de recherche directement sur les moteurs de recherche et retracer chaque résultat jusqu’à son URL d’origine, plutôt que de vous fier à des informations opaques et sans source.
• API basées sur des bases de données: elles s’appuient sur des sources de données internes (ou fournies par les utilisateurs), en utilisant des bases de données vectorielles ou d’autres approches basées sur la similarité pour faire correspondre les requêtes avec le contenu stocké.

Notez que certains fournisseurs de recherche sémantique combinent les deux approches. Ils tentent d’abord une recherche dans la base de données et, si les informations souhaitées ne sont pas trouvées, ils se rabattent sur une recherche basée sur les SERP. C’est pourquoi de nombreuses API de recherche sémantique fonctionnent également comme des API SERP.

Quelle que soit l’approche, les résultats sont généralement renvoyés dans un format compatible avec les LLM, tel que JSON structuré ou Markdown (deux des formats les plus efficaces pour l’ingestion dans les grands modèles linguistiques).

Principaux cas d’utilisation

Les API de recherche sémantique couvrent un large éventail de scénarios et d’applications. Parmi les cas d’utilisation les plus courants, on peut citer

• Génération augmentée par la récupération (RAG): les API de recherche sémantique agissent comme un filtre pour les LLM, en ne récupérant que les morceaux de données les plus pertinents dans le contexte. Elles réduisent les hallucinations et constituent l’épine dorsale de la plupart des systèmes RAG agentifs.
• Dépannage technique: les API de recherche interprètent les descriptions vagues des problèmes des utilisateurs et les mettent en correspondance avec une documentation technique précise. Cela permet de résoudre rapidement et avec précision, en libre-service, des problèmes tels que les erreurs de pilote, les problèmes d’affichage ou les désalignements de configuration.
• Agents IA autonomes: les API interprètent le sens des requêtes plutôt que de se contenter de faire correspondre des mots-clés, ce qui permet aux agents de naviguer et de collecter des informations par eux-mêmes.
• Découverte des connaissances de l’entreprise: la recherche sémantique élimine le besoin de conventions de nommage rigides pour les documents. Les employés peuvent poser des questions en langage naturel et récupérer instantanément des informations provenant de systèmes internes ou de bases de connaissances publiques.
• Découverte et recommandations de produits dans le commerce électronique: la recherche sémantique améliore la recherche de produits en comprenant le style, la coupe, l’occasion et le contexte. Elle fournit des résultats pertinents pour les requêtes nuancées, imitant l’expérience d’un personal shopper et stimulant les conversions.
• Juridique et conformité: les API de recherche sémantique peuvent identifier des similitudes conceptuelles dans la jurisprudence ou les politiques réglementaires. Elles permettent aux agents IA de vérifier les problèmes de conformité ou les précédents critiques, aidant ainsi les équipes juridiques et les responsables de la conformité à fonctionner plus efficacement.
• Personnalisation du contenu: en comprenant le sens plutôt que les mots-clés exacts, la recherche sémantique peut fournir un contenu sur mesure (par exemple, des articles, des vidéos ou des leçons) en fonction des intentions et des intérêts des utilisateurs, ce qui améliore l’engagement sur toutes les plateformes.

Principaux facteurs à prendre en compte lors de l’évaluation des API de recherche sémantique

Bien que la recherche sémantique soit encore un domaine relativement nouveau dans le domaine de l’IA, plusieurs fournisseurs d’API méritent déjà d’être explorés. Pour gagner du temps et trouver la meilleure option pour vos besoins, vous devez les évaluer selon un ensemble de critères cohérents, tels que

• Type: le fournisseur est-il open source ou commercial et suit-il une approche basée sur les SERP ou sur une base de données ?
• Sources de données: d’où l’API tire ses informations (moteurs de recherche fiables, bases de données internes, pages web publiques, systèmes d’IA propriétaires ou autres sources).
• Évolutivité et infrastructure: la capacité du service à traiter des volumes élevés de requêtes, y compris les limites de concurrence, la limitation du débit, etc.
• Performances: vitesse, précision de recherche et autres indicateurs qui garantissent que vous obtenez des résultats corrects de manière fiable et dans un délai acceptable.
• Intégrations: disponibilité de connecteurs officiels pour les bibliothèques d’IA populaires, les plateformes d’automatisation sans code, les plateformes multi-cloud ou les frameworks de création d’agents.
• Conformité: politiques de confidentialité des données, normes de cryptage et conformité aux réglementations telles que le RGPD, le CCPA ou l’HIPAA.
• Options gratuites: possibilité de tester le service avant de s’engager dans un abonnement payant, grâce à un essai gratuit ou à une offre gratuite.
• Tarification: comment le service structure ses plans tarifaires, y compris les options de paiement à l’utilisation, les niveaux d’abonnement ou les tarifs pour les entreprises.

Top 7 des API de recherche sémantique

Découvrez les meilleures API de recherche sémantique, chaque fournisseur ayant été soigneusement sélectionné et classé en fonction des critères présentés ci-dessus.

1. Bright Data

Bright Data a débuté en tant que fournisseur de Proxy et s’est depuis développé pour devenir une plateforme de données web de premier plan. Aujourd’hui, elle offre une infrastructure de niveau entreprise, hautement évolutive et prête pour l’IA, conçue pour gérer des cas d’utilisation allant de la simple collecte de données à des pipelines de données avancés de bout en bout.

Elle couvre notamment les deux principaux scénarios d’API de recherche sémantique grâce à deux offres complémentaires :

• API SERP: fournit des résultats de recherche géolocalisés provenant de Google, Bing, Yandex, Baidu et d’autres moteurs de recherche majeurs. Les résultats sont renvoyés au format JSON ou Markdown compatible avec les LLM et peuvent être intégrés à une très longue liste de frameworks d’IA. Cela le rend particulièrement adapté aux implémentations de recherche sémantique basées sur SERP, où la traçabilité des résultats et la vérifiabilité des données sont essentielles.
• Deep Lookup: un produit de recherche alimenté par l’IA qui vous permet d’interroger le web public comme une base de données structurée. Il identifie les entreprises, les professionnels, les produits et d’autres entités à l’aide de requêtes en langage naturel, et renvoie des données prêtes à être utilisées dans des tableaux avec une attribution complète de la source. Le service est disponible via une API, ce qui le rend adapté aux scénarios de recherche sémantique basés sur des bases de données où les systèmes d’IA ont besoin de données web historiques précises, à l’échelle de l’entité.

Les deux services sont alimentés par un réseau Proxy mondial de plus de 150 millions d’adresses IP, offrant une disponibilité de 99,99 %, des performances à faible latence et des taux de réussite et de précision élevés. Cette infrastructure prend en charge des organisations allant des startups en phase de démarrage aux entreprises du Fortune 500.

Tous ces aspects font de Bright Data le meilleur fournisseur d’API de recherche sémantique pour les développeurs et les entreprises de toutes tailles.

➡️ Idéal pour: les intégrations d’API de recherche sémantique évolutives, fiables et de niveau entreprise, prenant en charge un large éventail de scénarios.

Type:

• Solution commerciale avec des composants open source, notamment des SDK et un serveur MCP.
• Prend en charge à la fois la recherche basée sur SERP via l’API SERP et la recherche de type base de données via Deep Lookup, couvrant ainsi toute la gamme des expériences d’API de recherche sémantique.

Sources de données:

• Pour l’API SERP, vous avez accès aux résultats de Google, Bing, Baidu, DuckDuckGo, Yandex et d’autres moteurs de recherche majeurs.
• Pour Deep Lookup, vous pouvez effectuer des recherches en langage naturel sur LinkedIn, Amazon, Yahoo Finance, Instagram, TikTok, YouTube, Reuters, Walmart et des milliers d’autres sources.

Évolutivité et infrastructure:

• Capacité et concurrence illimitées, soutenues par plus de 150 millions d’adresses IP proxy résidentielles, mobiles, ISP et de Proxy de centre de données dans 195 pays.
• Technologie propriétaire pour le contournement des anti-bots, la Résolution de CAPTCHA et l’extraction de données structurées.
• Prise en charge de l’extraction en masse (jusqu’à 5 000 URL par requête).
• Assistance dédiée 24h/24 et 7j/7 par des experts en données.
• Deep Lookup permet d’effectuer des recherches simultanées dans plus de 1 000 sources.

Performances:

• Les API SERP renvoient les données au format JSON et Markdown optimisé pour LLM pour une intégration facile.
• Deep Lookup atteint une précision de plus de 95 %.
• Disponibilité de la plateforme à 99,99 % :
• Taux de réussite de l’API de scraping de 99,99 %.
• Options de réponse en moins d’une seconde pour les résultats SERP des principaux moteurs de recherche.

Intégrations:

• Prend en charge plus de 70 frameworks et solutions d’IA, notamment LlamaIndex, LangChain, CrewAI, Dify, Agno, OpenClaw, IBM Watsonx, AWS Bedrock AI Agents, Microsoft Copilot Studio, etc.
• Intégration simplifiée pour les agents IA via Web MCP, le serveur MCP open source de Bright Data avec plus de 2 000 étoiles GitHub.
• SDK Python et JavaScript officiels.

Conformité:

• Conforme au RGPD et au CCPA.
• Certifié conforme aux normes ISO 27001, SOC 2 Type II et CSA STAR Niveau 1.
• Données provenant exclusivement d’informations accessibles au public.

Options gratuites:

• Essai gratuit disponible pour tester l’API SERP et Deep Lookup.

Tarification:

• Tarification flexible avec modèles de paiement à l’utilisation/au résultat et d’abonnement :
  • API SERP: à partir de 1,50 $ pour 1 000 résultats.
  • Deep Lookup: 1,00 $ par enregistrement correspondant (comprend 10 colonnes d’enrichissement).

2. Exa

Exa est un moteur de recherche natif IA conçu pour fournir aux LLM et aux agents IA un contenu web structuré de haute qualité. Son point de terminaison API de recherche prend en charge les requêtes neuronales et basées sur des intégrations, renvoyant des extraits, des textes complets ou des résumés efficaces en termes de jetons. L’API prend en charge la récupération rapide, l’extraction de contenu et les réponses structurées.

➡️ Idéal pour: fournir des extraits, des résumés ou des textes complets optimisés spécifiquement pour la consommation LLM et efficaces en termes de jetons.

Type:

• Solution commerciale avec des API hébergées et certains composants open source (SDK et serveur MCP).
• Approche de recherche combinant des méthodes neuronales et l’indexation traditionnelle pour une consommation LLM optimisée.

Sources de données:

• Index de recherche propriétaires d’Exa, couvrant les personnes, les entreprises, les codes, les articles de recherche, les actualités, les tweets et les sites personnels.
• Exploration en direct du Web pour obtenir du contenu actualisé lorsque nécessaire.

Évolutivité et infrastructure:

• Prise en charge des flux de travail en temps réel tels que la saisie semi-automatique et les suggestions en direct.
• Limité à 5 requêtes par seconde, avec des niveaux de volume élevés offrant des limites de débit personnalisées et des accords de niveau de service (SLA).

Performances:

• Prend en charge une latence inférieure à 200 ms pour des résultats plus rapides.
• Les modes de sortie à utilisation efficace des jetons (surbrillance, texte, résumé) réduisent l’utilisation des jetons jusqu’à 10 fois.
• Index spécialisés disponibles pour des recherches très précises sur les personnes, les entreprises et le code.
• Résultats précis à 94 %.

Intégrations:

• SDK disponibles pour Python et JavaScript.
• Les frameworks d’agent et d’IA pris en charge comprennent LangChain, LlamaIndex, CrewAI, OpenAI SDK/Tool Calling, Vercel AI SDK et Google Sheets.
• Serveur MCP open source disponible pour simplifier les intégrations d’agents IA.

Conformité:

• Certification SOC 2 Type II.
• Options de conservation des données zéro et SSO pour un accès sécurisé à l’équipe.

Options gratuites:

• 10 $ de crédits gratuits.

Tarification:

• Tarification à l’utilisation basée sur les requêtes, les pages ou les tâches (exemple : 5 à 25 $ pour 1 000 requêtes de recherche, selon le type de recherche).
• Les forfaits Entreprise offrent des tarifs personnalisés, des remises sur volume, une modération sur mesure et des accords de niveau de service (SLA) dédiés.

3. Cohere Rerank

Cohere est une entreprise d’IA spécialisée dans les modèles et solutions puissants qui aident les entreprises à automatiser leurs processus, à responsabiliser leurs employés et à transformer des données fragmentées en informations exploitables. Pour la recherche sémantique, elle propose deux API exposant ses modèles Embed et Rerank. Ceux-ci permettent l’intégration de texte et la recherche multilingue et multimodale tenant compte du comportement.

➡️ Idéal pour: gérer la pertinence sémantique dans plusieurs langues et types de documents mixtes.

Type:

• Plateforme d’IA commerciale, avec des SDK open source.
• Fournit une API de recherche sémantique de type base de données basée sur l’intégration de texte et un modèle Rerank pour la recherche sensible au comportement et au contexte.

Sources de données:

• Jeux de données fournis par les utilisateurs dans plus de 100 langues, y compris des textes non structurés et des documents mixtes (par exemple, texte, images, PDF).

Évolutivité et infrastructure:

• Déploiement dans le cloud via la plateforme Cohere ou déploiements privés (VPC ou sur site).

Performances:

• Les modèles d’intégration capturent la signification sémantique au-delà de la correspondance des mots-clés.
• Prise en charge de grandes fenêtres contextuelles (128 000 jetons pour Embed, 32 768 pour Rerank).
• Les modèles Rerank appliquent une attention croisée pour un classement précis, améliorant ainsi la pertinence des requêtes complexes.

Intégrations:

• SDK pour Python, Typescript, Java et Go.
• Intégrations LangChain et LlamaIndex.
• S’intègre à Elasticsearch, MongoDB, Redis, Haystack, OpenSearch, Vespa, Chroma, Qdrant, Weaviate, Pinecone et Milvus.

Conformité:

• Conforme à la norme SOC 2 Type II.
• Conforme à la norme ISO 27001.
• Conforme au RGPD, au CCPA et au Cyber Essentials britannique.
• Conforme à la norme HIPAA.

Options gratuites:

• Clé API d’essai gratuite disponible à des fins d’expérimentation.

Tarifs:

• Intégration: 0,12 $ par million de jetons (texte) ou 0,47 $ par million de jetons (images).
• Rerank 4 Fast: 2,00 $ par 1 000 recherches.
• Rerank 4 Pro: 2,50 $ par 1 000 recherches.
• Les déploiements d’entreprise et privés font l’objet d’une tarification personnalisée (contactez-nous pour plus d’informations).

4. Firecrawl Search

Firecrawl est une plateforme de Scraping web et de crawling alimentée par l’IA avec un noyau open source. Elle fournit plusieurs points de terminaison, y compris une API de recherche. Cela vous permet d’effectuer des recherches sur le web et de récupérer instantanément les résultats dans un format Markdown ou JSON propre et prêt pour le LLM. Elle gère les pages rendues en JavaScript, les PDF et les sites web complets, prend en charge l’extraction structurée alimentée par l’IA et accélère les workflows RAG et de recherche sémantique.

➡️ Idéal pour: récupérer des données à partir de sites web modernes, de PDF et de pages rendues en JavaScript.

Type:

• API commerciale avec des composants open source, notamment un serveur MCP, une version open source et des SDK.
• Approche basée sur le SERP (à partir d’un moteur de recherche non divulgué) qui combine la recherche sur le web avec l’extraction automatisée de contenu.

Sources de données:

• Pages web publiques récupérées via une recherche web en direct.
• Les données sont récupérées et extraites directement des sites Web cibles au moment de la requête.

Évolutivité et infrastructure:

• Limites de concurrence clairement définies par forfait, allant de 2 à plus de 150 requêtes simultanées.
• Les plans Scale et Enterprise offrent des SLA dédiés et des configurations personnalisées.

Performances:

• Prise en charge des sorties JSON, Markdown et HTML structurées, optimisées pour l’utilisation de LLM.
• Gère automatiquement les pages rendues en JavaScript.
• Taux de réussite de couverture de 77,2 %.
• Score F1 de qualité de 0,638.
• Latence P95 de 3 387 s.

Intégrations:

• Intégrations avec des frameworks d’agent et d’automatisation tels que LangChain, LlamaIndex, CrewIA, Flowise, Langflow, Dify, CamelIA et SourceSync.ai.
• Peut être utilisé via le serveur MCP open source.
• Fournit un SDK Python, un SDK Node.js et une CLI.

Conformité:

• Le forfait Entreprise comprend la conservation zéro des données, l’authentification unique (SSO) et une sécurité avancée.

Options gratuites:

• Formule gratuite avec 500 crédits à usage unique.

Tarifs:

• Forfaits par abonnement :
  • Forfait gratuit: niveau gratuit unique avec 500 crédits.
  • Hobby: 19 $/mois + crédits supplémentaires à 9 $ pour 1 000 crédits supplémentaires.
  • Standard: 99 $/mois + crédits supplémentaires à 47 $ pour 35 000 crédits supplémentaires.
  • Croissance: 399 $/mois + crédits supplémentaires à 177 $ par tranche de 175 000 crédits supplémentaires.
• Forfaits évolutifs :
  • Échelle: 749 $/mois avec 1 000 000 de crédits.
  • Entreprise: crédits et tarifs personnalisés.

5. Meilisearch

Meilisearch est un moteur de recherche flexible de type open source. Il peut être intégré à des sites web et des applications pour fournir des résultats pertinents avec une configuration minimale. Son API de recherche sémantique permet des requêtes alimentées par l’IA, prenant en charge la recherche hybride qui combine des approches basées sur le texte intégral et les vecteurs. Avec des SDK pour plusieurs langues, un déploiement dans le cloud ou auto-hébergé, une tolérance aux fautes de frappe, une recherche multimodale et un stockage vectoriel, il vous permet de créer des expériences de recherche intelligentes et performantes.

➡️ Idéal pour: les équipes qui recherchent une solution de moteur de recherche sémantique open source avec une évolutivité cloud gérée en option.

Type:

• Solution open source Rust avec plus de 55 étoiles GitHub, avec une offre cloud commerciale.
• API de recherche sémantique basées sur une base de données avec intégration vectorielle et recherche hybride par mots-clés et sémantique.

Sources de données:

• Fonctionne sur des jeux de données fournis par l’utilisateur et téléchargés sur l’instance Meilisearch.

Évolutivité et infrastructure:

• Entièrement à votre discrétion avec la version open source.
• La version Cloud offre une infrastructure entièrement gérée et évolutive horizontalement, avec mise à l’échelle automatique des serveurs, haute disponibilité et mesures en temps réel.

Performances:

• Requêtes de recherche multiformat (texte, image, son, vidéo) avec une latence inférieure à 50 ms.
• Recherche hybride sémantique et par mot-clé avec tolérance aux fautes de frappe pour une grande précision.
• Disponibilité garantie à 99,9 % sur la version Cloud.

Intégrations:

• Intégrations officielles pour les applications Laravel, JavaScript générique et React.
• Intégrations officielles Langchain.
• SDK pour .NET, Dart, Golang, Java, JavaScript, PHP, Python, Ruby, Rust et Swift afin de simplifier l’intégration des API.
• Prise en charge de l’intégration de modèles tels que OpenAI et Hugging Face.

Conformité:

• Conforme au RGPD.
• Conforme à la norme SOC 2 Type II.

Options gratuites:

• La version open source est gratuite.
• Meilisearch Cloud offre un essai gratuit de 14 jours.

Tarifs:

• Les forfaits basés sur l’utilisation pour Mailisearch Cloud commencent à 30 $/mois ou des forfaits personnalisés basés sur les ressources.
• Une édition entreprise auto-hébergée est disponible sur devis personnalisé.

6. Shaped

Shaped est un moteur de pertinence natif de l’IA qui ouvre la voie à la recherche personnalisée, aux flux et aux recommandations. Il vous offre des options pour gérer plusieurs sources de données, affiner les modèles et tirer parti d’une infrastructure modulaire pour les systèmes de recherche et de recommandation. Son API de recherche sémantique combine l’apprentissage profond et le reclassement basé sur le comportement pour fournir des résultats spécifiques à l’utilisateur.

➡️ Idéal pour: alimenter les flux, la découverte de produits et le classement de contenu lorsque la pertinence dépend du contexte de l’utilisateur.

Type:

• Plateforme de recherche sémantique native IA commerciale avec reclassement basé sur le comportement, avec SDK open source.
• Approche API de recherche sémantique basée sur une base de données/l’intégration vectorielle avec recherche sémantique hybride informée par le comportement des utilisateurs.

Sources de données:

• Fonctionne sur des jeux de données fournis par les utilisateurs.
• S’intègre à des sources externes, y compris des bases de données populaires.

Évolutivité et infrastructure:

• Infrastructure basée sur le cloud avec une architecture modulaire qui s’adapte automatiquement au volume des requêtes.
• Prend en charge plus de 1 000 requêtes par seconde.

Performances:

• Recherche sémantique basée sur le comportement, conçue pour fournir des résultats personnalisés et adaptés au contexte.

Intégrations:

• SDK disponibles pour JavaScript et Python.
• Connecteurs pour les plateformes d’analyse et de bases de données courantes (Segment, Amplitude, BigQuery, PostgreSQL, MySQL, Snowflake).

Conformité:

• Conforme au RGPD, à la norme SOC 2 et à la loi HIPAA pour les entreprises.

Options gratuites:

• Forfait gratuit avec 300 $/mois d’utilisation gratuite.

Tarifs:

• Starter: 300 $/mois d’utilisation gratuite.
• Standard: utilisation minimale de 500 $/mois (comprend l’utilisation à la carte pour les couches Données, Intelligence et Requêtes).
• Entreprise: tarification personnalisée (contactez-nous pour plus de détails).

7. Recherche sémantique de Typesense

Typesense est un moteur de recherche open source haute performance conçu pour être rapide et facile à utiliser. Parmi les nombreux scénarios qu’il couvre, il existe également la recherche sémantique, même via l’API de sa version Cloud. Cette fonctionnalité prend en charge la recherche par mot-clé et par vecteur dans un seul flux de travail en s’appuyant sur des intégrations générées à l’aide de modèles intégrés ou externes. Il en résulte une expérience de recherche basée sur le sens et tolérante aux fautes de frappe, qui convient parfaitement aux applications d’IA et aux systèmes RAG.

➡️ Idéal pour: les applications qui nécessitent un contrôle strict de la logique de classement combinant des signaux lexicaux et sémantiques.

Type:

• Moteur de recherche open source avec une offre cloud commerciale (Typesense Cloud).
• Recherche sémantique basée sur une base de données utilisant des intégrations vectorielles, prenant en charge la recherche hybride par mot-clé et sémantique.

Sources de données:

• Fonctionne sur des jeux de données vectorielles prêtes pour l’IA fournies par l’utilisateur et indexées dans les collections Typesense.
• Les intégrations peuvent être générées à l’aide de modèles ML intégrés ou de services externes tels que OpenAI, PaLM API ou Vertex IA.

Évolutivité et infrastructure:

• Dans la version open source, l’évolutivité est entièrement gérée par l’utilisateur.
• La version Cloud fournit des clusters dédiés sans limite d’enregistrements ou d’opérations, offrant une mémoire configurable, des vCPU, une haute disponibilité et une accélération GPU optionnelle pour les grands jeux de données.

Performances:

• Pagination, recherche du plus proche voisin k, seuils de distance et reclassement hybride optionnel pour une notation complète des résultats.
• Possibilité d’obtenir une recherche à faible latence et un débit élevé, en fonction de la configuration du cluster.

Intégrations:

• Prise en charge des intégrations d’OpenAI, PaLM et Vertex IA.
• Intégrations avec LangChain.
• API Typesense officielles pour JavaScript, PHP, Python et Ruby, avec des bibliothèques clientes maintenues par la communauté pour Go, .NET, Java, Rust, Dart, Perl, Swift, Clojure et Elixir.

Conformité:

• Rapport SOC 2 Type II et HIPAA BAA disponibles via des plans d’assistance payants.

Options gratuites:

• Toujours disponibles via une version open source.
• Typesense Cloud offre une allocation gratuite.

Tarification:

• Tarification basée sur l’utilisation pour les clusters (par exemple, 0,03 $/heure pour la mémoire, 0,09 $/Go pour la bande passante sortante).
• Des plans d’assistance supplémentaires pour les entreprises sont disponibles pour les utilisateurs de niveau supérieur.

Conclusion

Dans cet article, vous avez découvert ce qu’est une API de recherche sémantique, comment elle fonctionne et les principaux cas d’utilisation qu’elle prend en charge. Il existe de nombreux fournisseurs en ligne, mais tous ne méritent pas d’être explorés. Nous avons analysé ici certaines des meilleures API de recherche sémantique afin de vous aider à faire un choix éclairé.

Parmi les fournisseurs comparés, Bright Data se distingue pour plusieurs raisons :

• API SERP: accédez à grande échelle aux résultats de recherche réels des utilisateurs sur les principaux moteurs de recherche, avec des options d’intégration dans des systèmes d’IA pour prendre en charge les implémentations de recherche sémantique.
• Deep Lookup: un moteur de recherche alimenté par l’IA, interrogeable via une API, qui permet de découvrir des entreprises, des professionnels et des entités grâce à des requêtes complexes, et fournit des résultats structurés et exploitables.

Ces solutions couvrent les deux types d’API de recherche sémantique : celles basées sur SERP pour des résultats de recherche en direct et très variables, et celles basées sur des données web pour des requêtes historiques et riches en contexte.

Ce qui rend Bright Data particulièrement remarquable, c’est son infrastructure de niveau entreprise, soutenue par un réseau Proxy de 150 millions d’adresses IP, une disponibilité de 99,99 % et un taux de réussite de 99,99 %. Combinée à une assistance prioritaire 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, à une livraison flexible des données et à des sorties JSON/Markdown, la recherche sémantique de données web à grande échelle devient simple.

Créez un compte Bright Data gratuit pour tester notre solution de recherche sémantique sur le web !

FAQ

API de recherche sémantique vs API SERP : quelle est la différence ?

Les API de recherche sémantique récupèrent des informations (généralement à partir d’un ensemble de Jeux de données donné) en fonction du sens et du contexte, souvent à l’aide d’intégrations et de similitudes vectorielles. Les API SERP, quant à elles, extraient les résultats directement des moteurs de recherche, en s’appuyant sur des classements basés sur des mots-clés.

API de recherche sémantique vs API d’embeddings : quelle est la différence ?

Les API de recherche sémantique utilisent des embeddings pour identifier et classer les informations pertinentes en fonction de leur signification. En revanche, les API d’embeddings ne génèrent que des représentations vectorielles du texte, laissant la récupération, le classement et la logique de recherche à la charge du développeur. Ainsi, les systèmes d’API de recherche sémantique peuvent s’appuyer sur les API d’embeddings, mais ces dernières ne fournissent pas toutes les fonctionnalités de recherche sémantique.

Comment créer un système RAG avec une API de recherche sémantique ?

Les principales étapes de la création d’un système RAG agentique avec une API de recherche sémantique consistent à donner à un agent IA l’accès à l’API en tant qu’outil. Lorsqu’un utilisateur pose une question, l’agent peut déterminer s’il connaît déjà la réponse ou s’il doit effectuer une recherche, en appelant l’API si nécessaire. Les résultats récupérés sont ensuite transmis au système agentique, ce qui lui permet de générer des réponses plus précises. Pour une présentation détaillée, consultez notre tutoriel sur la création d’un système RAG agentique.

Quelle est la différence entre la recherche sémantique et la recherche vectorielle ?

La recherche sémantique et la recherche vectorielle sont liées mais distinctes. La recherche vectorielle récupère le contenu en fonction de la similitude numérique dans l’espace d’intégration, sans comprendre l’intention. La recherche sémantique s’appuie sur la recherche vectorielle en interprétant le sens, le contexte et les relations de la requête, et en classant les résultats par pertinence.