在 RAG 应用中，针对特定领域数据（例如，法律或医学文本）进行微调的特定领域嵌入模型通常优于通用模型，因为它能更好地捕捉该领域内独特的语言模式、术语和上下文关系。通用模型是在广泛的数据集上训练的，这些数据集可能缺乏对特定词汇的深入了解，或者无法准确表示特定领域的语义。微调使模型能够优先考虑这些细微差别，从而在专门任务中实现更精确的检索和相关性。
首先，特定领域模型能更有效地处理专门的词汇和术语。例如，法律文件使用诸如 “res ipsa loquitur”（事实本身说明问题）或 “force majeure”（不可抗力）之类的术语，这些术语具有精确的含义，通用模型可能会误解或低估。在法律文本上进行微调的模型学习将这些术语与其正确的上下文相关联，例如将 “consideration”（约因）与合同法联系起来，而不是其日常含义。同样，在医学中，缩写词（如 “MI”（心肌梗死）或 “SOB”（呼吸急促））对于通用模型来说是模糊的，但当在微调期间调整嵌入空间时，就会变得明确。这种特殊性减少了检索中的噪声，确保文档与预期概念相匹配。
其次，微调模型能更好地捕捉特定领域内容的结构和上下文模式。法律文件通常遵循严格的格式（例如，案例引用、法规条款），而医学文本可能优先考虑症状-诊断关系或药物相互作用。通用模型可能会将这些结构视为通用文本，但经过领域改编的模型会学习更重视这些模式。例如，在法律 RAG 中，经过微调的模型可以优先检索类似案件中引用的先例，而通用模型可能侧重于表面的关键词匹配。这提高了检索到的段落的相关性，直接与用户的意图保持一致。
最后，微调使嵌入空间与下游任务对齐。通用模型优化的是广泛的语义相似性，但专门的任务需要更窄的标准。例如，在医学 RAG 中，匹配有关 “治疗抵抗性抑郁症” 的查询应优先考虑讨论特定疗法（例如，氯胺酮）的文档，而不是关于情绪障碍的通用文章。经过微调的模型会调整其向量表示，以强调这些特定于任务的关系。这种对齐是通过对特定领域的标记数据或检索反馈进行训练来实现的，确保嵌入反映了应用程序中最重要的内容。结果是检索的精度更高，并且在专门的工作流程中整体性能更好。
