GPT-6 Astra Web Search vs File Search : quel outil de récupération devez-vous utiliser ?
Comparez la recherche web et la recherche de fichiers de GPT-6 Astra selon la fraîcheur, l'autorité, la confidentialité, les citations, la latence et les cas d'utilisation idéaux—avec des modèles pour utiliser les deux.
La recherche web et la recherche de fichiers fournissent toutes deux à GPT-6 Astra des informations au-delà de ses connaissances entraînées, mais elles résolvent des problèmes de récupération différents. La recherche web explore les informations publiques actuelles. La recherche de fichiers récupère des données à partir de magasins vectoriels que vous préparez et contrôlez. Choisir entre elles dépend moins de savoir quel outil est « meilleur » et plus de savoir qui possède la source, à quelle vitesse elle change, et quelles preuves la réponse doit montrer.
La décision en une phrase
Utilisez la recherche web pour les faits publics actuels ; utilisez la recherche de fichiers pour les connaissances internes ou organisées ; utilisez les deux lorsqu'une tâche doit concilier le monde extérieur avec les règles de votre organisation.
| Exigence | Recherche web | Recherche de fichiers | | Actualités publiques ou documentation actuelles | Forte correspondance | Uniquement si vous l'avez téléchargé | | Politiques de confidentialité ou fichiers clients | Mauvais outil | Bonne adéquation | | Contrôle d'accès au niveau du corpus | Contrôles de domaine, pas de listes de contrôle d'accès aux documents | L'architecture de votre magasin vectoriel contrôle la portée | | Citations sources | Citations web et liste des sources | Annotations de fichiers et détails facultatifs des résultats | | Ensemble source déterministe | Limité par le web en direct | Élevé lorsque le corpus et les filtres sont contrôlés | | Maintenance | La recherche reste à jour | Vous ingérez, mettez à jour et supprimez des fichiers |
Comment fonctionne la recherche web avec GPT-6 Astra
Dans l'API Responses, ajoutez l'outil web_search hébergé. Le modèle peut décider quand la recherche est utile et intégrer des sources actuelles dans sa réponse.
SORTIE UNIQUEMENT TRADUCTION :
const response = await client.responses.create({
model: "gpt-6-astra",
outils: [{
type: "recherche_web",
filtres : {
domaines_autorisés : ["developers.openai.com", "platform.openai.com"]
}
}],
inclure : ["web_search_call.action.sources"],
input: "Résumer les directives officielles actuelles pour le streaming de l'API Responses."
});
Le filtrage de domaine est une aide à la gouvernance. La documentation actuelle de l'API Responses permet jusqu'à 100 domaines autorisés et 100 domaines bloqués ; les entrées de domaine omettent le protocole. Une liste d'autorisation est utile pour la conformité, la recherche médicale, juridique ou technique où un résultat web large est moins précieux qu'un ensemble restreint de sources primaires.
Le champ include ci-dessus renvoie la liste complète des URL consultées par l'action de recherche. Cette liste peut être plus longue que le petit ensemble de citations sélectionnées pour le texte final. Stockez les métadonnées des sources lorsque l'auditabilité est importante, mais ne supposez pas qu'une citation prouve chaque clause d'un paragraphe généré. Votre interface utilisateur doit clarifier les relations entre les sources et les affirmations.
Quand la recherche web gagne
Choisissez-le pour les notes de version, les changements de marché, les réglementations publiques, les calendriers d'événements, la disponibilité des produits et autres faits dont la fraîcheur importe. Il est également utile lorsque l'utilisateur demande explicitement des sources qu'il peut ouvrir.
La recherche web n'est pas un moyen d'accéder à un intranet privé. Elle ne garantit pas non plus que chaque source soit fiable. Limitez les domaines lorsque c'est possible, demandez des sources primaires et validez les affirmations importantes.
Comment fonctionne la recherche de fichiers
La recherche de fichiers est un outil hébergé de l'API Responses, adossé à des magasins de vecteurs. Vous créez d'abord un magasin de vecteurs, téléversez des fichiers, puis les associez afin qu'OpenAI puisse traiter le contenu. Une requête fournit ensuite un ou plusieurs identifiants de magasin de vecteurs.
SORTIE UNIQUEMENT TRADUCTION :
const response = await client.responses.create({
model: "gpt-6-astra",
outils: [{
type: "file_search",
vector_store_ids : ["vs_company_handbook"],
max_num_results: 8,
filtres : {
type: "eq",
key: "département",
value: "support"
}
}],
inclure : ["file_search_call.results"],
input: "Quelle est notre politique d'escalade pour les incidents d'entreprise ?"
});
Les filtres de métadonnées limitent la récupération à un sous-ensemble pertinent, tel que la région, le département, la version du document ou l'année de publication. max_num_results est un compromis entre précision, latence et contexte : un nombre trop faible peut omettre des preuves essentielles ; un nombre trop élevé peut ajouter du bruit. Évaluez-le à l'aide de questions réelles et de sources attendues étiquetées.
Quand la recherche de fichiers gagne
Utilisez-le pour les politiques, les contrats, les bibliothèques de recherche, les manuels de produits, les directives de marque approuvées, les documents fournis par les clients et autres connaissances délimitées. Une équipe créative pourrait y stocker des scripts, des bibles de personnages et des notes de production, puis utiliser la récupération pour ancrer le travail en aval dans un produit tel que Elser AI. Le point important est la provenance : la réponse doit provenir du corpus de projet approuvé, et non d'une page publique aléatoire.
La recherche de fichiers ne rend pas automatiquement une réponse correcte. Un fichier manquant, un téléchargement obsolète, une correspondance de segment faible ou une requête trop large peut encore produire une réponse incomplète. La qualité de la récupération et la qualité de la réponse nécessitent une évaluation distincte.
Utilisez les deux pour des réponses actuelles tenant compte des politiques
De nombreuses questions commerciales comportent deux niveaux de preuves. « Pouvons-nous lancer cette promotion en Allemagne ? » peut nécessiter la réglementation publique en vigueur et la politique d’approbation actuelle de l’entreprise. Configurez les deux outils, étiquetez clairement chaque classe de source et demandez au modèle de résoudre les conflits par autorité plutôt que par commodité.
Une séquence robuste est :
- récupérer la politique interne applicable et sa version ;
- rechercher les sources publiques primaires actuelles ;
- identifier les désaccords ou les dates manquantes ;
- produire une réponse qualifiée avec des citations ;
- escalader plutôt que d'inventer une résolution.
Ne pas fusionner les preuves en un seul résumé anonyme. Les utilisateurs doivent savoir quelle déclaration provient d'un document d'entreprise et laquelle provient du web public.
Cinq questions de conception avant de choisir
Quelle doit être la fraîcheur de la réponse ?
Si « aujourd’hui » compte, cherchez sur le web ou mettez à jour en continu votre base vectorielle. La seule connaissance du modèle n’est pas la bonne source.
Qui est autorisé à voir la source ?
Pour la recherche de fichiers, créez des limites de vector-store qui correspondent aux limites d’autorisation. Ne récupérez jamais de manière large et ne demandez pas au modèle de rédiger ensuite. Le contrôle d’accès appartient avant la récupération.
Qui contrôle l'exactitude ?
Une équipe de conformité interne peut approuver un corpus de fichiers. Personne ne contrôle l’ensemble du web. Inversement, un instantané interne peut devenir obsolète tandis que le site web d’un régulateur change.
Quelles preuves l'interface utilisateur doit-elle exposer ?
Pour la recherche sur le web, conservez les citations et, si nécessaire, la liste complète des sources consultées. Pour la recherche de fichiers, demandez les résultats inclus lors du développement et des audits. Évitez de montrer le texte confidentiel brut récupéré à des utilisateurs non autorisés.
Quel est le mode de défaillance ?
Décidez si « absence de preuve solide » doit produire un refus, une question de clarification, une recherche plus large, ou une escalade vers une personne. Deviner silencieusement est la pire option par défaut.
Évaluation de la récupération qui reflète la production
Créez un ensemble de test avec des requêtes répondables, non répondables, ambiguës et sensibles aux autorisations. Évaluez la récupération séparément de la génération :
- La source correcte est-elle apparue dans les premiers résultats ?
- La dernière version faisant autorité a-t-elle été préférée ?
- La réponse a-t-elle cité la source qui soutient réellement l’affirmation ?
- Les filtres ont-ils empêché les fuites entre locataires ou entre régions ?
- Le modèle a-t-il admis que les preuves étaient insuffisantes ?
Mesurez aussi la latence et la fréquence des appels d'outils. Réduire max_num_results peut accélérer une requête mais nuit au rappel. Une liste blanche de domaine restreinte peut améliorer la confiance mais échoue lorsqu'une source principale se déplace. Les paramètres de récupération nécessitent des tests de régression.
FAQ
Est-ce que la recherche de fichiers peut accéder directement aux fichiers sur mon ordinateur portable ?
Non. Les fichiers doivent être téléchargés et associés à un magasin vectoriel via le flux de travail de l'API.
La recherche web peut-elle être limitée aux sites de confiance ?
Oui. Les filtres de domaine de l'API Responses peuvent autoriser ou bloquer des domaines dans les limites documentées. Traitez le filtre comme une couche de gouvernance des sources.
Dois-je plutôt coller des documents dans l'invite ?
Pour un document court, cela peut être le plus simple. Pour un corpus réutilisable ou en croissance, la recherche de fichiers offre généralement une meilleure récupération et une meilleure maintenance. Testez les deux pour votre charge de travail.
Le modèle peut-il utiliser les deux outils dans une seule réponse ?
Oui, lorsque les deux sont fournis et que la tâche le justifie. Donnez des instructions explicites concernant l'autorité de la source et la gestion des conflits.
Conclusion
Les réponses de recherche Web indiquent « ce qui est actuellement publiquement vrai ? » Les réponses de recherche de fichiers indiquent « que dit ce corpus contrôlé ? » Les systèmes fiables GPT-6 Astra préservent cette distinction, appliquent l'autorisation avant la récupération, exposent les preuves appropriées et évaluent la sélection des sources séparément de la qualité de la prose. Ne combinez les outils que lorsque la question de l'utilisateur chevauche véritablement les deux mondes.
