Fine-tuning em modelos de embedding

Ao construir aplicações de LLM baseadas em geração aumentada por recuperação (RAG), a qualidade dos embeddings impacta diretamente tanto na recuperação dos documentos relevantes quanto na qualidade da resposta. O fine-tuning em modelos de embedding pode aumentar a precisão e a relevância dos embeddings para tarefas ou domínios específicos. Nossas equipes realizaram ajustes finos dos embeddings ao desenvolver aplicações de LLM específicas para domínios onde a extração de informações precisas era crucial. No entanto, considere os contrapontos dessa abordagem antes de se apressar para ajustar seu modelo de embedding.