为 RAG（检索增强生成）管道选择嵌入模型时，需要评估三个关键因素：模型的领域相关性、嵌入维度和语义准确性。每个因素都直接影响检索信息的质量和 RAG 系统的整体性能。选择合适的模型需要在这些因素与您的特定用例、基础设施限制和性能目标之间取得平衡。
首先，领域训练数据决定了模型对您的应用程序的上下文和术语的理解程度。例如，在通用网络文本（如 OpenAI 的 text-embedding-ada-002）上训练的模型可能难以处理法律文件或生物医学研究等专业领域。在这种情况下，生物医学文献上训练的 BioBERT 或法律文本上训练的 LegalBERT 等领域特定模型将生成更能捕捉这些领域内细微关系的嵌入。如果不存在预训练的领域特定模型，在您自己的数据集上对通用模型进行微调可以提高相关性。例如，在技术支持工单上重新训练基础 BERT 模型可以为客户服务聊天机器人带来更好的结果。
其次，嵌入维度影响计算效率和存储要求。高维嵌入（例如 1024 维）可以捕捉更精细的语义差异，但会增加内存使用量和相似性搜索期间的延迟。低维嵌入（例如 384 维）减少资源需求，但可能丢失关键上下文。例如，all-MiniLM-L6-v2 模型（384 维）因在生产系统中平衡速度和准确性而广受欢迎，而 BERT-large 等更大模型（1024 维）则保留用于精度至关重要的应用程序。考虑您的检索规模：768 维模型对于小型数据集可能是可行的，但由于存储成本，对于亿级向量数据库来说则不切实际。
第三，语义准确性确保嵌入能够有意义地表示文本关系。使用 MTEB（大规模文本嵌入基准测试）等基准测试来评估这一点，该基准测试对模型在聚类和检索等任务上的表现进行测试。例如，e5-large 等模型在跨不同数据集的检索准确性方面表现出色，但在小众领域可能表现不佳。此外，在您自己的数据上测试模型——一个在 MTEB 上得分很高的模型，在您的上下文中可能无法区分“server”（硬件）和“server”（餐厅服务员）。多语言支持也是一个需要考虑的因素：multilingual-e5 等模型可以处理多种语言，但与单语言模型相比，可能会牺牲每种语言的准确性。
总而言之，优先考虑领域对齐以确保上下文相关性，根据您的基础设施优化维度，并通过基准测试和自定义测试验证语义准确性。实验是关键——使用您的数据和检索指标（例如 recall@k）比较 sentence-transformers、OpenAI 或 Cohere 等嵌入模型，以找到最合适的模型。
