为了评估用于 RAG（检索增强生成）系统的嵌入模型，您需要一种结构化的方法，该方法可以测试每个模型为您的特定数据检索上下文相关信息的能力。首先，定义一个基准数据集，该数据集反映您的真实用例。该数据集应包括示例查询和一组已知与这些查询相关的经过策划的文档或段落。例如，如果您的 RAG 系统是为法律文档检索而设计的，则您的基准应包括诸如“什么构成违约？”之类的查询，以及相关的法律文本。使用标准检索指标，例如 recall@k（在顶部k 个结果中有多少个相关文档）和 precision@k（在顶部k 个结果中有多少个是相关的）来量化性能。TREC 评估工具包或自定义脚本等工具可以自动执行这些计算。
接下来，通过针对您的基准运行模型来比较模型。应该测试流行的开源模型，例如 Sentence-BERT、OpenAI 的 text-embedding-ada-002 或特定于领域的选项（例如，用于医学文本的 BioBERT）。对于每个模型，将您的文档和查询编码为嵌入，然后使用余弦相似度等相似性度量来对文档进行排名。为了确保公平性，在所有测试中使用相同的向量数据库（例如，FAISS 或 Annoy）和搜索参数（例如，k=10 作为顶部结果）。例如，您可能会发现 Sentence-BERT 在技术文档上达到 85% 的 recall@5，但在使用大量俚语的查询时效果不佳，而 OpenAI 的模型在多样化语言方面表现更好，但速度较慢。考虑使用混合方法，例如使用交叉编码器（例如，MiniLM 模型）对初始结果进行重新排序，以提高准确性。
最后，考虑实际限制。评估推理速度，尤其是在您的系统需要实时响应的情况下。较小的模型（例如，All-MiniLM-L6-v2）可能会牺牲轻微的准确性损失以获得更快的性能。检查计算要求：某些模型需要 GPU，而其他模型在 CPU 上可以高效运行。此外，评估可扩展性——压缩嵌入（例如，使用量化）的模型可以降低存储成本。例如，与具有 1024 维模型的性能下降最小的模型相比，生成 384 维向量的模型可以节省 60% 的存储空间。随着数据的演变不断更新您的基准，并定期重新测试模型，以确保它们适应新的查询模式或文档类型。
