更新嵌入模型的频率取决于三个主要因素：数据分布的变化、任务需求的变化以及模型架构的进步。 没有通用的规则，但一个好的起点是，每当您注意到下游任务（例如搜索准确率或分类结果）的性能下降，或者您正在处理的数据发生重大变化时，重新评估您的嵌入。 例如，如果您的模型是在 2020 年的文本数据上训练的，并且您的应用程序现在处理新术语（例如，后疫情时代的语言或新兴技术术语），那么就该更新了。 同样，如果出现更新的嵌入技术（例如，使用更好的预训练策略的技术），重新训练或微调可能会提高结果。
特定领域的需求严重影响更新周期。 在社交媒体分析或新闻聚合等快速变化的领域中，嵌入可能需要每 3-6 个月更新一次才能保持相关性。 例如，用于趋势视频的推荐系统需要频繁重新训练，以捕捉用户偏好和内容趋势的变化。 相反，法律文件分析或生物医学研究等稳定领域的应用可能只需要每 1-2 年更新一次，因为底层语言和概念变化较慢。 一个真实的例子是 OpenAI 从 text-embedding-ada-002 过渡到更新的版本：使用这些模型进行聊天机器人或搜索引擎的开发人员必须重新评估他们的选择，因为语义理解的改进变得可用。 关键是随着时间的推移监控诸如检索准确率或聚类质量之类的指标，以检测嵌入何时变得过时。
决定更新频率的实际步骤包括为数据漂移和任务性能设置自动监控。 例如，跟踪新词汇外术语在您的输入数据中出现的频率，或者测量相关概念（例如，“AI” 和 “机器学习”）之间的余弦相似度分数是否随时间下降。 诸如 TensorFlow 数据验证或自定义脚本之类的工具可以帮助标记这些更改。 此外，随时了解对开源框架（例如，Hugging Face 的模型中心）或云服务（例如，AWS SageMaker 的内置嵌入模型）的更新，这些更新通常会在有更新、性能更好的选项可用时发出信号。 平衡成本（计算资源、重新训练时间）和收益（提高的准确率）至关重要 - 小型团队可能会选择对现有模型进行轻量级微调，而大型组织可能会安排每季度进行一次全面重新训练。 始终在将更新的嵌入部署到生产环境之前在暂存环境中对其进行测试，以避免出现意外的回归。