嵌入在生产环境中有时会失败，原因包括训练条件与真实世界数据不匹配、下游集成问题或运营挑战。嵌入是数据的数值表示（如文本或图像），旨在捕捉语义含义，但其有效性很大程度上取决于上下文和实现。当这些因素与生产需求未正确对齐时，性能会意外下降。
一个常见问题是数据分布偏移。例如，在特定数据集（如新闻文章）上训练的嵌入，在应用于用户生成内容（如社交媒体帖子）时可能会表现不佳，原因是词汇、语法或特定领域上下文存在差异。即使是微小的差异，如文本大小写或俚语的变化，也可能降低嵌入质量。训练期间有效的预处理步骤（如分词）在生产环境中如果输入格式发生变化，也可能失效。一个典型例子是训练用于处理英语文本的模型未能处理多语言输入或表情符号，导致输出不相关的向量。此外，还可能出现伸缩性问题：在小批量数据上表现良好的嵌入，在处理高吞吐量数据流时可能导致延迟或内存瓶颈。
另一个挑战在于嵌入如何在下游使用。嵌入通常是其他模型（如分类器或推荐系统）的输入，糟糕的集成可能会抵消其价值。例如，如果推荐系统未经过微调来解释嵌入空间，即使高质量的向量也无法转化为准确的推荐。同样，嵌入维度可能与下游模型的架构不匹配——一个 300 维的嵌入可能会使针对 100 维优化的轻量级分类器过载。版本控制等操作因素也很重要：在不重新训练下游组件的情况下更新嵌入模型可能会导致静默失败。例如，从 Word2Vec 嵌入切换到 BERT 嵌入而未调整下游模型的预期，将破坏兼容性，因为向量的语义和尺度不同。
最后，生产环境会引入开发过程中并不总是能解决的约束。延迟要求可能迫使做出权衡，例如减少嵌入维度或使用近似最近邻搜索，这会牺牲准确性。监控是另一个空白：如果不跟踪向量相似度分布或随时间变化的漂移等指标，性能下降将不被注意到。一个实际案例是嵌入未能适应不断变化的语言（例如，新的俚语或术语），导致搜索或内容审核系统错过相关匹配项。如果没有动态重新训练或更新嵌入的机制，随着数据演变，它们的效用会降低。