对嵌入模型进行版本控制和管理变更需要采用系统化的方法来跟踪更新、确保可复现性并维护兼容性。嵌入模型将数据（如文本或图像）转换为数值向量，其架构、训练数据或参数的更改可能会显著影响下游应用。为了处理这种情况，开发者通常会为每个模型迭代分配唯一的版本标识符（例如 v1.2.0），并附带详细记录模型配置、训练数据源和性能指标的文档。MLflow 或 Weights & Biases 等工具可以帮助记录实验、存储模型 Artifacts，并将版本关联到特定的代码提交。例如，如果团队通过在更大的数据集上训练来更新文本嵌入模型，他们会将新模型版本标记为 v2.0.0，记录数据集的更改，并存储评估结果以便与先前版本进行比较。
管理变更涉及测试向后兼容性并将更新传达给用户。修改嵌入模型时，即使是微小的调整（例如调整向量维度）也可能破坏依赖于固定向量大小的应用。为了缓解这种情况，开发者通常使用语义版本控制：主版本表示破坏性更改（例如向量维度变化为 v2.0.0），次版本表示新增改进（例如采用新训练技术为 v1.3.0），而补丁版本则用于修复错误。A/B 测试或影子模式部署（新模型与旧模型并行运行）可以在完全推出之前验证性能。例如，如果一个搜索引擎使用嵌入向量来对结果进行排名，在影子模式下部署新模型可以使团队在不影响用户的情况下比较查询结果。回滚计划也至关重要；如果某个模型版本导致性能下降，则应该可以轻松回滚到先前的版本（例如 v1.4.2）。
最后，维护清晰的文档和 API 可以确保平稳过渡。嵌入模型版本应通过专用端点（例如 /embed/v1/ 和 /embed/v2/）提供访问，允许客户端按自己的节奏进行迁移。发布说明应详细说明更改，例如“v2.0.0 将向量大小从 512 增加到 768 维度”或“v1.3.0 提高了稀有词的语义相似度”。DVC（数据版本控制）等工具可以对训练数据集以及代码进行版本控制，确保可复现性。例如，修复图像嵌入模型中数据泄露问题的团队可以将数据集标记为 dataset-v1.1 并将其关联到模型 v1.3.1。通过结合版本控制、测试和沟通，团队可以有效地管理嵌入模型的变更，同时最大限度地减少中断。