随着新数据的出现，开发者可以采用几种策略来更新或改进嵌入。首先，定期使用现有数据和新数据重新训练嵌入模型，确保嵌入保持相关性。例如，一家添加产品描述的公司可以每月重新训练其模型，以捕捉新术语。增量训练——以批量方式更新模型，而不是完全重新训练——可以降低计算成本。其次，在特定领域数据上对预训练模型（如 BERT）进行微调，有助于将通用嵌入调整到特定领域上下文。例如，一个医疗应用可以对近期医学研究数据进行微调，以提高检索准确性。第三，混合方法结合了静态嵌入（如 GloVe）和动态更新的表示。例如，向嵌入附加元数据（如时间戳）可以使检索系统优先处理最新文档，而无需修改核心向量。每种方法都平衡了准确性、资源使用和更新频率。
更新嵌入直接影响 RAG（检索增强生成）评估。嵌入的变化会改变查询和文档之间的相似度得分，从而影响检索到的内容。例如，使用新的技术术语进行重新训练可能会提高支持聊天机器人检索的性能，但如果测试不充分，可能会暂时降低对旧查询的性能。开发者必须重新评估 precision@k 或 recall 等检索指标，以确保一致性。此外，嵌入更新可能需要重新索引整个文档存储，这会增加开销。对一部分查询进行 A/B 测试旧嵌入和新嵌入，可以在全面部署之前识别出性能下降。嵌入版本控制（例如，用日期标记）有助于跟踪性能变化并根据需要回滚更改。
最后，维护 RAG 系统稳定性需要平衡嵌入的新鲜度和评估的严格性。频繁更新可能会引入噪音，而 infrequent 更新则可能导致数据过时。例如，一个新闻聚合器可能会每周更新嵌入，但会针对固定的历史查询测试集进行验证，以检测漂移。开发者还应监控计算成本：微调大型模型需要大量 GPU 资源，而混合方法可能更轻量。清晰记录嵌入版本及其评估结果可确保团队能够诊断问题（例如，答案质量突然下降）并高效迭代。通过将更新策略与评估周期对齐，开发者可以确保嵌入不断演进，同时不影响用户体验。
