无论是文本、图像，还是音频，Embedding 模型都能将复杂的数据转化为便于计算机处理的向量模式，挖掘数据背后的语义信息，成为机器学习和人工智能领域数据处理的关键技术。那么，面对市面上众多 Embedding 模型，到底应该怎么选呢？
明确使用场景
选择 Embedding 模型，首先要明确自身的使用场景，不同的应用场景对模型有着不同的要求。
语义搜索。其主要目的在于理解用户查询的语义，返回与之相关的内容。语义搜索模型不仅要匹配关键词，更要理解语义，将语义相近的文本在向量空间中映射得更接近。
分类任务。在文本分类、图像分类等任务里，Embedding 模型需将数据转换为向量，使同类数据在向量空间中聚集，便于分类器区分。
推荐系统。其关键在于发现用户与物品之间的关联。以电商平台为例，通过分析用户购买历史和商品属性，将用户和商品映射为向量，计算向量相似度，为用户推荐可能感兴趣的商品。
考量数据特性
不同的数据特性，决定了使用的模型类型。
数据模态。数据主要有文本、图像、音频和多模态等类型。
领域特定性。通用模型在处理医疗、法律、金融等专业领域数据时，往往难以理解专业术语。例如医疗领域的 “病理切片”、“微创手术”，法律领域的 “要约”、“违约责任” 等。此时，专业领域模型凭借在领域语料上的训练，能更好地处理专业数据。
对比常见模型
Embedding 类型主要包括以下几种：
稀疏 Embedding：如 BM25，擅长关键词匹配，适合对检索精度要求高，且基于关键词查询的场景，像专利检索系统。
稠密 Embedding：以 BERT 为代表，擅长语义理解，适用于需要捕捉语义相似性的任务，如智能客服回答用户问题。
混合方案：实际应用中，常结合稀疏和稠密 Embedding 的优势，先用稀疏 Embedding 进行精准匹配筛选，再用稠密 Embedding 进行语义排序，提升检索效果。
了解常用的 Embedding 模型及其特点，有助于筛选出合适的模型。
MTEB 即 Massive Text Embedding Benchmark（大规模文本嵌入基准） ，是一个综合性的文本嵌入评估平台，评估范围极为广泛，帮助开发者和研究者横向比较模型性能。大家可以根据实际应用场景，使用相关数据帮助自己选择适合的 Embedding 模型。
模型评估与优化
筛选出候选模型后，还可以在实际数据上进行测试评估。
Ragas、DeepEval、Phoenix 等评估工具，能统一评估流程，提供量化指标，方便比较不同模型表现。例如 Ragas 可对 RAG 系统中 Embedding 模型生成的向量质量、检索结果相关性等进行评估。
若模型评估效果不佳，可通过微调预训练模型、增加训练数据、调整模型参数等方式优化。在特定领域数据上对通用模型进行微调，能让模型更好地适应业务需求。
在训练、测试、微调、推理过程中，青云科技 AI 算力云与 AI 智算平台始终保持能力的一致性——无论是 AI 算力云的弹性伸缩，还是 AI 智算平台的安全可控，均能提供可靠、灵活的支撑，通过集成计算框架等，提供标准化的开发环境；提供通用文件存储服务，支持用户保存多种类型的文件，包括数据集、源代码等。用户通过混合部署，可实现资源利用率与成本的最优解。同时，平台提供了 API 接口，方便用户将推理服务集成到自己的业务系统中。
