产品向量的更新频率应取决于产品数据的变化率以及对下游系统的影响。 没有通用的规则，但常见的方法是在产品属性、用户交互或业务需求发生重大变化时刷新它们。 例如，每天添加新产品的电子商务平台可能会每周更新向量，而具有实时内容趋势的流媒体服务可能需要每天更新。 目标是在新鲜度和计算成本之间取得平衡——过度更新会浪费资源，而更新不足则会面临过时的推荐或搜索结果的风险。
有几个因素会影响更新频率。 首先，考虑产品数据变化的频率。 如果价格、库存或描述每小时更新一次（例如，限时抢购），则向量需要频繁的重新训练。 其次，监控用户行为：如果偏好快速变化（例如，季节性趋势），向量必须适应以反映新的模式。 第三，评估系统性能——如果点击率等指标下降，可能表明向量已过时。 例如，旅游预订网站可能会在旺季期间每天更新向量，以捕获酒店可用性和定价的波动，但在淡季期间切换到每周更新。 数据版本控制和 A/B 测试等工具可以帮助验证更新间隔，而不会中断实时系统。
技术实施也起着一定的作用。 使用 Airflow 或 Kubeflow 等工具的自动化流水线可以高效地安排更新。 例如，新闻聚合器可能会每 6 小时重新训练向量以反映突发新闻，而具有稳定功能的 SaaS 平台可能会每月进行批量更新。 考虑对小更改（例如，价格调整）进行增量更新，对结构性变化（例如，新产品类别）进行完全重新训练。 始终在暂存环境中测试更新，以避免性能下降。 通过旧向量和新向量之间的余弦相似度等指标监控数据漂移也可以触发按需更新，确保与当前数据对齐。