当您的数据领域或用例具有预训练嵌入难以捕捉的独特特征时，为 RAG（检索增强生成）训练自定义嵌入模型是值得的。 像 BERT 或 OpenAI 嵌入这样的预训练模型是在通用文本上训练的，因此它们在专业领域（例如，法律文件、医学术语或技术手册）或处理非常规数据格式（例如，代码片段、产品 ID 或特定领域的缩写）时可能表现不佳。 例如，分析临床记录的医疗保健应用程序可能需要能够比通用模型更精确地区分相似医学术语（例如，“高血压”与“低血压”）的嵌入。 同样，从高度结构化数据（如半导体规范或财务报告）检索信息的系统可能会受益于在领域内模式上训练的嵌入。
要评估自定义嵌入模型，首先要定义特定领域的基准。 使用特定于任务的指标（如 recall@k（正确文档出现在前 k 个结果中的频率）或平均倒数排名 (MRR)）将检索准确率与预训练嵌入进行比较。 例如，如果您的 RAG 系统检索软件产品的支持文章，请创建一个用户查询与真实文章配对的测试集。 衡量自定义嵌入在前 3 个结果中检索到正确文章的频率与基线相比如何。 此外，分析预训练模型失败的边缘情况——如果自定义嵌入提高了这些方面的性能，则表明领域对齐更好。 您还可以使用内在评估方法，例如对相似术语进行聚类，或测量与您的领域独有的相关概念之间的余弦相似度（例如，确保“NVIDIA H100”和“GPU 张量核心”在以硬件为中心的 RAG 系统的嵌入空间中更接近）。
最后，验证自定义模型对端到端 RAG 性能的影响。 将嵌入集成到您的管道中，并衡量下游任务（如答案准确性或响应相关性）的改进。 例如，如果您的 RAG 系统回答有关工程标准的问题，请运行 A/B 测试，其中一半查询使用自定义嵌入，一半查询使用预训练嵌入。 跟踪诸如答案精度（正确答案的百分比）或用户反馈分数等指标。 此外，监控计算成本——自定义嵌入应该以切实的性能提升来证明其资源使用是合理的。 如果自定义模型降低了延迟（例如，通过检索更少的无关文档）或提高了可扩展性，它除了准确性之外还增加了实际价值。 始终迭代：从小型数据集开始测试可行性，如果早期结果有希望，则扩展训练。
