嵌入可以通过结合再训练、版本控制和增量更新来随着时间维护。嵌入是数据（如文本或图像）的数值表示，通常由神经网络等机器学习模型生成。为了使嵌入随着数据或需求的变化保持相关性，必须使用更新的数据集定期对底层模型进行再训练。例如，在自然语言处理 (NLP) 中，新的词汇或语言使用方式的变化（例如，俚语或技术术语）可能需要对语言模型进行再训练，以确保嵌入准确反映当前的语义。再训练可能资源密集，因此团队经常权衡更新频率与计算成本。
另一种方法涉及增量学习，模型在不完全再训练的情况下更新嵌入。一些算法，如动态 word2vec 或在线学习变体，允许嵌入通过增量调整现有向量来适应新数据。例如，推荐系统可能每周使用流式用户交互数据来微调产品嵌入。然而，并非所有模型都支持这一点——像 BERT 这样的 Transformer 模型通常需要完全再训练。版本控制也至关重要：团队通常会存档旧嵌入，以维持与旧系统的兼容性，同时并行测试新版本。嵌入注册表或版本化存储（例如在 FAISS 或 Pinecone 等数据库中）等工具有助于跟踪变更并确保一致性。
挑战包括平衡稳定性和适应性。频繁更新可提高准确性，但有引入不一致性的风险，特别是如果下游应用程序（例如分类器或搜索引擎）依赖于稳定的嵌入。例如，使用过时嵌入的语义搜索工具在语言发生变化后可能会返回不相关的结果。为了缓解这个问题，团队会使用余弦相似度等指标来监控同一数据的旧向量和新向量之间的嵌入漂移。混合方法，例如冻结核心嵌入并为新领域训练轻量级适配器，也有帮助。最终，维护嵌入需要结合技术策略（再训练流程、监控）和组织实践（版本控制、文档），并根据具体使用案例进行调整。