嵌入维度直接影响 RAG（检索增强生成）系统在管理计算成本的同时，捕获语义含义的能力。更高维度的嵌入（例如，1024 维度）可以编码单词或概念之间更丰富的关系，通过区分上下文中的细微差异来提高检索准确性。例如，一个 768 维的嵌入可能比一个 128 维的嵌入更能有效地将“bank”（金融机构）与“bank”（河岸）区分开来。但是，更大的维度会增加内存使用量，减慢相似度计算（例如，余弦相似度）的速度，并提高向量数据库的存储要求。较低维度的嵌入减少了计算开销，但存在过度简化语义的风险，从而导致检索质量较差。目标是找到一个维度，它能够保留足够的细节以进行准确的检索，而又不会使系统难以部署。
确定合适的维度需要评估数据的复杂性和系统的性能约束。首先分析输入数据：如果内容涉及专业术语（例如，医学文本）或需要细粒度的区分，则可能需要更高的维度。对于通用应用程序，像 BERT（768 维度）或 Sentence-BERT（384 维度）这样的预训练模型提供了经过验证的基线。使用诸如 recall@k（正确的文档在 top-k 结果中的频率）之类的指标测试跨维度的检索准确性，并测量相似性搜索期间的延迟。例如，将维度从 768 减少到 512 可能会将查询时间缩短 30%，但将召回率降低 5%——这种权衡取决于速度还是准确性优先。像 FAISS 或 Annoy 这样的工具可以优化向量搜索效率，但它们的性能仍然取决于嵌入大小。
实践实验是关键。从预训练模型的标准维度（例如，all-MiniLM-L6-v2 为 384）开始，并根据特定于任务的基准进行调整。如果检索质量不足，则逐渐增加维度，直到改进停滞为止。相反，如果延迟或内存使用量过高，则在监控性能下降的同时，逐步降低维度。例如，客户支持聊天机器人可能容忍略低的准确性以获得更快的响应，而法律文件系统可能优先考虑精度。使用 A/B 测试来比较生产中的维度，并考虑混合方法：一些系统使用较小的嵌入进行初始过滤，而使用较大的嵌入进行重新排序。最终，“合适”的维度可以平衡应用程序的准确性需求、可用基础设施和用户体验要求。
