在生产环境中更新嵌入需要仔细管理，以维持系统可靠性和性能。首要任务是版本控制和测试。始终对您的嵌入及其对应的模型进行版本控制，以跟踪更改，并在出现问题时启用回滚。例如，在引入基于更新数据训练的新嵌入时，将其与当前的生产版本分开存储。使用自动化测试来验证新嵌入是否保持预期的行为，例如已知相关项之间的相似度分数（例如，文本嵌入系统中的“狗”和“小狗”）。在镜像生产环境的暂存环境中运行这些测试，并将结果与旧嵌入进行比较，以便尽早发现回归。
接下来，实施逐步推广策略以最大限度地降低风险。不要一次性将所有流量切换到新的嵌入，而是使用诸如影子模式或金丝雀发布之类的技术。在影子模式下，新的嵌入与当前系统并行处理请求，而不影响用户响应，从而允许您比较输出和性能指标。对于金丝雀发布，将一小部分流量（例如，5%）路由到更新的嵌入，同时监控错误率、延迟和业务指标（如点击率）。这种方法有助于检测可能不会在测试中出现的错误，例如与下游服务的意外交互或真实世界数据中的边缘情况。例如，使用更新的嵌入的推荐系统可能会为测试数据集中未涵盖的小众用户细分市场显示倾斜的结果。
最后，建立强大的监控和回滚程序。部署新的嵌入后，监控技术指标（例如，API 延迟、内存使用率）和特定领域的性能（例如，检索准确性、用户参与度）。为异常情况设置警报，例如历史上相关项之间的余弦相似度突然下降。此外，跟踪数据漂移——如果输入数据分布随时间推移而发生变化，则定期重新训练嵌入以避免性能下降。对于回滚，确保系统可以快速恢复到以前的嵌入版本，而不会停机。例如，使用功能标记系统在嵌入之间切换，并将旧模型加载到内存中以实现快速切换。彻底记录每次更新，包括训练数据、超参数和验证结果，以简化故障排除和审计。