RAG 项目中 Embedding 模型退化检测与自动重新训练机制工程落地 大家好，今天我们来聊聊 RAG (Retrieval Augmented Generation) 项目中一个非常重要的环节：Embedding 模型的退化检测与自动重新训练机制。一个好的 RAG 系统依赖于准确且一致的 Embedding 模型来检索相关文档。然而，Embedding 模型并非一劳永逸，它们会随着数据分布的变化而逐渐退化，导致检索质量下降，最终影响整个 RAG 系统的性能。因此，建立一套完善的退化检测和自动重新训练机制至关重要。 1. Embedding 模型退化的原因 在深入技术细节之前，我们先了解一下 Embedding 模型退化的常见原因： 数据漂移 (Data Drift): 训练 Embedding 模型的数据分布与实际应用中的数据分布发生变化。例如，RAG 系统最初训练的数据集中包含较多关于科技领域的文章，但后来用户查询的问题更多集中在金融领域，这就可能导致模型在金融领域的检索效果变差。 概念漂移 (Concept Drift): 数据的内在含义或关系发生变化。例如，某个词语在不同时 …
AI 模型微调后能力退化的参数冻结与增量学习技术
AI 模型微调后能力退化的参数冻结与增量学习技术 各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨一个在AI模型微调过程中经常遇到的问题：能力退化，以及两种解决该问题的有效技术：参数冻结和增量学习。我们将从问题的本质出发，逐步分析这两种技术的原理、应用场景和具体实现，并结合代码示例进行讲解。 一、问题描述：微调后的能力退化 在预训练模型（Pre-trained Models, PLMs）日益普及的今天，微调（Fine-tuning）已成为将这些强大模型应用于特定任务的标准流程。然而，微调过程并非总是完美。一个常见的问题是：模型在目标任务上表现提升的同时，在原始任务上的能力却有所下降，甚至完全丧失，这就是我们所说的能力退化（Catastrophic Forgetting）。 能力退化的根源在于：微调过程通常会显著改变模型的参数，使其更适应新的数据集和任务。这种改变如果过度，就会覆盖掉模型在预训练阶段学习到的通用知识和能力，导致模型在原始任务上的性能下降。 举例来说，一个在海量文本数据上预训练的语言模型，擅长生成各种类型的文本，理解复杂的语义关系。如果我们用一个相对较小的、特定领域的文本数据集对这个模 …