Avec la croissance continue des donnes textuelles que les systèmes d'information modernes doivent gérer, des solutions de recherche d'information sont nécessaires pour trouver efficacement le meilleur ensemble de documents pour une demande donne. Pour résoudre ce problème, nous proposons un moteur de recherche extensible qui vise à générer une expansion des documents en s'appuyant sur des méthodes récentes d'apprentissage profond et mis en oeuvre sur Elasticsearch. Pour générer de nouveaux mots pour un document, un modèle de langage masqué d'apprentissage profond est utilisé pour inférer des mots apparents. La démonstration montrera la fois l'extensibilité de notre cadre de génération d'expansions, l'efficacité de l'valuation et l'impact de diverses expansions sur la correspondance des requêtes.