file_search (OpenAI)

Lorsqu'un modèle de langage ne connaît pas vos documents internes, il ne peut pas répondre à des questions qui s'y rapportent. File search résout ce problème en permettant au modèle de chercher dans des fichiers que vous avez préalablement déposés sur l'infrastructure OpenAI, sans que vous ayez à construire votre propre système de recherche.

Concrètement, vous téléversez vos fichiers via l'API Files d'OpenAI, vous les regroupez dans un vector store, puis vous activez l'outil file_search dans vos appels à la Responses API. Quand le modèle juge qu'une recherche est utile, il l'exécute automatiquement par recherche sémantique et par mots-clés, récupère les passages pertinents et les intègre à sa réponse.

Cet outil s'adresse aux développeurs qui souhaitent enrichir un assistant ou une application avec une base de connaissances documentaire, par exemple des politiques internes, des manuels produits ou des rapports, sans déployer leur propre infrastructure de recherche vectorielle.

En revanche, il ne convient pas aux équipes qui ont besoin de garder leurs documents sur leur propre infrastructure, ni à celles qui cherchent une solution sans code : l'intégration passe exclusivement par l'API.