Avant la session 232, utiliser la recherche sémantique dans FLIN nécessitait trois étapes. D'abord, déclarer le champ. Ensuite, appeler db.enable_semantic_search(). Enfin, appeler db.add_semantic_field("Entity", "field"). Manquer une étape et la recherche sémantique ne fait silencieusement rien.
C'était un échec de conception. La session 232 a corrigé cela. Déclarer un champ semantic text active maintenant automatiquement la recherche sémantique et enregistre le champ pour la génération d'embeddings. La correction a nécessité des changements dans cinq fichiers à travers le pipeline du compilateur.
flinentity Product {
description: semantic text // C'est tout. Rien d'autre nécessaire.
}
product = Product.create({ description: "Ergonomic office chair" })
save product // Automatiquement intégré
results = search "comfortable seating" in Product by description limit 5Une déclaration. Pas d'appels de configuration. Le runtime détecte le modificateur semantic pendant l'enregistrement de l'entité et configure tout automatiquement. Le chemin d'implémentation a nécessité des changements à chaque niveau du pipeline du compilateur : FieldDef, FieldType, nouvel opcode bytecode, émission et gestionnaire VM.
C'est ce que FLIN entend par « remplacer 47 technologies ». Dans une pile traditionnelle, activer la recherche sémantique nécessite d'installer un modèle d'embedding, de configurer une base de données vectorielle, d'écrire un pipeline d'indexation et de tout câbler ensemble. Dans FLIN, c'est un mot : semantic.
Ceci est la partie 133 de la série « Comment nous avons construit FLIN », documentant comment un CEO à Abidjan et un CTO IA ont conçu et construit un langage de programmation à partir de zéro.
Navigation de la série : - [132] Extraction de texte depuis CSV, XLSX, RTF et XML - [133] Auto-conversion sémantique (vous êtes ici) - [134] Compression Zstd et ramasse-miettes de blobs