为了减少随时间变化的嵌入漂移，开发人员可以实施策略，以保持嵌入生成和更新方式的一致性。嵌入漂移是指数据（如文本或图像）的向量表示随着时间以非预期的方式逐渐变化，导致下游任务性能下降。这通常是由于输入数据分布变化、模型更新或预处理改变引起的。解决漂移需要结合主动的模型管理、数据一致性检查和监控。
一个有效的方法是使用新旧训练数据的混合来定期重新训练嵌入模型。例如，如果您每月更新语言模型，除了新数据之外，还应包含一部分原始训练数据，以保留历史模式。另一种方法是使用一个固定的参考数据集——一个小的、代表性的数据样本——来比较随时间的嵌入。通过测量参考数据集当前和过去嵌入之间的余弦相似度等指标，您可以检测漂移。如果相似度降至阈值（例如 0.9）以下，则重新训练模型或调整其输入。此外，对嵌入及其模型进行版本控制有助于跟踪变化。例如，分别存储由模型 v1 和模型 v2 生成的嵌入，以便在发生漂移时系统可以回退到旧版本。
保持数据预处理的一致性也至关重要。不一致的分词、归一化或图像大小调整都可能引入静默漂移。例如，如果文本嵌入管道最初将所有单词都转换为小写，但后来混合了大小写，那么相同短语的嵌入就会出现分歧。自动化并审计预处理步骤以避免此类问题。最后，实施监控工具来标记嵌入变化，例如跟踪相同数据点在不同时间的嵌入平均距离。结合这些方法——定期重新训练、参考检查、版本控制和严格的预处理——可以构建一道强大的防线，抵御嵌入漂移。