为了针对特定领域的搜索微调嵌入，您需要调整预训练的嵌入模型，使其更好地理解您领域内的独特术语、关系和上下文。首先选择一个基础模型，如 BERT、RoBERTa 或 Sentence-BERT 等更小的架构，后者经过优化用于生成句子嵌入。关键是使用领域特定数据重新训练模型，使其学习将相似概念在向量空间中映射得更近。例如，如果您正在构建医疗搜索系统，“myocardial infarction”和“heart attack”等术语应该具有几乎相同的嵌入，即使基础模型最初并未反映这种关系。
最常见的方法是使用标注数据进行监督式微调。创建查询和相关文档（正例）以及不相关文档（负例）的成对或三元组。使用对比损失函数（如三元组损失或余弦相似度损失）训练模型，当不相关结果比相关结果更接近查询时，该损失函数会惩罚模型。例如，在法律文档搜索系统中，您可以使用三元组进行训练，如（查询：“著作权侵权惩罚”，正例文档：解释法定损害赔偿的段落，负例文档：关于商标注册的部分）。Sentence Transformers 库等工具通过提供内置的损失函数和训练管道来简化此过程。如果标注数据稀缺，您可以通过屏蔽句子中的领域特定术语并训练模型预测其上下文来生成合成训练对，这类似于 BERT 的预训练方式。
微调后，使用领域特定评估任务验证嵌入。例如，测试在技术支持数据库中搜索“GPU 内存错误”是否会检索到提及“显存故障”或“CUDA 分配失败”的工单。使用诸如 recall@k（前 k 个匹配项中有多少相关结果）等指标或手动审查边缘情况。实际优化包括使用更小的批量大小来处理领域特定细微之处，并冻结某些层（例如早期的 Transformer 层）以避免过拟合。在部署时，将调优后的嵌入与高效的向量数据库（如 FAISS 或 Annoy）配对，以实现快速相似性搜索。如果您处理的计算资源有限，可以考虑将微调后的模型蒸馏到更小的架构中，以在不牺牲性能的情况下减少延迟。