## Le vocabulaire indispensable de l'architecte

Pour dialoguer avec les équipes et dimensionner une solution, maîtrisez ces termes — ils
reviendront en permanence.

### Les tokens
Un LLM ne lit pas des mots, mais des **tokens** : des morceaux de mots (environ 4 caractères
ou ¾ d'un mot en français). « Bonjour » ≈ 2 tokens. **C'est l'unité de facturation** des API
et la limite de taille des modèles. Savoir compter en tokens = savoir estimer un coût.

### Les embeddings
Un **embedding** transforme un texte en une **liste de nombres** (un vecteur) qui capture
son **sens**. Deux textes proches en sens ont des vecteurs proches. C'est la brique de base
de la **recherche sémantique** et du RAG (vu plus tard).

### La fenêtre de contexte
C'est la **quantité de tokens** que le modèle peut prendre en compte d'un coup (question +
documents + historique). Trop petite = le modèle « oublie » le début. Les modèles récents
vont de quelques milliers à plusieurs centaines de milliers de tokens.

### La température
Un réglage de 0 à ~1 qui contrôle la **créativité** :
- **Basse (0–0,3)** : réponses **déterministes**, factuelles, reproductibles. Idéal pour de
  l'extraction, du juridique, du code.
- **Haute (0,7–1)** : réponses **variées**, créatives. Idéal pour du brainstorming, de la
  rédaction marketing.

> **📌 Cas concret — régler la température selon l'usage**
> Une équipe construit deux assistants. Pour l'assistant **juridique** (citer des textes
> exactement), ils mettent la température à **0,1** : pas de fantaisie. Pour l'assistant
> **idées de campagne**, ils montent à **0,8** pour obtenir des propositions variées. **Même
> modèle, un simple réglage** adapte le comportement au besoin.

> **À retenir** — **Token** (unité de texte et de coût), **embedding** (sens sous forme de
> vecteur), **fenêtre de contexte** (mémoire de travail), **température** (créativité). Ces
> 4 notions pilotent toute conception.