> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.airops.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.airops.com/docs/fr/contexte/memory-stores/knowledge-base-search.md). # Recherche dans la base de connaissances {% @arcade/embed url="" flowId="mIqbyjPMOd9AEzVICVfs" %} ## Recherche dans la base de connaissances La fonctionnalité de recherche dans la base de connaissances d’AirOps utilise la recherche sémantique pour trouver des informations en fonction du sens plutôt que de correspondances exactes par mot-clé. Lorsque vous effectuez une recherche, le système renvoie les segments de contenu les plus pertinents de vos documents, et pas nécessairement des fichiers ou des articles entiers, ce qui facilite l’identification d’informations spécifiques. Vous pouvez tester cette fonctionnalité à l’aide du bouton « Search Test » pour n’importe quelle base de connaissances que vous avez créée, ce qui vous permet de voir à quel point le système récupère efficacement des informations pertinentes en contexte à partir de vos données. Cette approche vous garantit des résultats précis et ciblés qui répondent à l’intention de votre requête plutôt que de simplement faire correspondre des mots. ## Qu’est-ce que la recherche sémantique ? Les bases de données sémantiques diffèrent des bases de données normales basées sur des mots-clés, comme SQL. Elles renvoient les résultats ayant la signification sémantique la plus proche, et pas seulement les correspondances exactes. Par exemple, une recherche de « glace à la vanille » renverrait des résultats tels que « glace à la vanille, crème anglaise à la vanille, glace au chocolat, coupe glacée ». C’est idéal pour les cas d’usage de récupération d’informations, lorsque vous souhaitez գտver du contenu pertinent pour un sujet particulier ou une demande utilisateur, et c’est le fondement de chaque chatbot « entraîné sur vos données ». --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question. Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters: ``` GET https://docs.airops.com/docs/fr/contexte/memory-stores/knowledge-base-search.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.