流式数据的嵌入通过增量学习技术进行更新，这些技术适应新信息而无需完全重新训练。与处理静态数据集的批处理不同，流式处理需要连续的模型调整。常见的方法包括：在线学习算法，可在每个数据点到达时更新嵌入；滑动窗口方法，专注于最近的数据；以及混合模型，平衡旧信息和新信息。例如，在自然语言处理 (NLP) 中，词嵌入模型可以使用在线随机梯度下降 (SGD) 在实时社交媒体流中出现新词时调整向量，确保词汇表保持最新而无需重新处理历史数据。
处理概念漂移（随时间推移数据模式的变化）至关重要。嵌入模型必须检测并适应这些变化以保持相关性。监控嵌入相似性得分或跟踪预测精度等技术可以触发更新。例如，在电子商务推荐系统中，用户偏好可能会随季节变化（如假期购物趋势）。通过对较旧的交互应用指数衰减并强调最近的购买，模型会更侧重于新数据。另外，像 Kolmogorov-Smirnov 这样的统计检验可以识别特征向量分布的显著变化，从而使用最新的数据窗口触发嵌入的部分重新训练。
效率对于实时更新至关重要。流式系统通常使用近似方法来平衡速度和精度。FAISS 或 HNSW 等近似最近邻 (ANN) 库可以在更新的嵌入上实现快速相似性搜索。哈希技巧或 PCA 等降维技术简化了向量计算。Apache Flink 或 Kafka Streams 等分布式框架可以在集群中并行化嵌入更新。例如，欺诈检测系统每小时可能处理数百万笔交易，使用轻量级模型补丁实时更新用户行为嵌入。这些优化确保了嵌入在不消耗大量计算资源的情况下保持有用，从而在生产环境中实现可扩展、低延迟的更新。