Tinh chỉnh nhúng là phương pháp đào tạo bổ sung mô hình nhúng có mục đích chung bằng cách sử dụng dữ liệu nội bộ để tối ưu hóa độ chính xác của tìm kiếm và độ chính xác xác định mức độ liên quan cho miền doanh nghiệp.
Nhúng tinh chỉnh là phương pháp tăng độ chính xác về độ gần ngữ nghĩa trong không gian vectơ bằng cách học thêm các mô hình nhúng đa năng do OpenAI, Cohere, v.v. cung cấp theo thuật ngữ và cấu trúc tài liệu miền của công ty. Trong RAG (Tăng cường và tạo truy xuất), độ chính xác của tìm kiếm được liên kết trực tiếp với chất lượng câu trả lời, do đó, nó được cho là được áp dụng rộng rãi trong các ngành như ngành pháp lý, y tế và sản xuất, nơi có thể dễ dàng đánh giá sự giống nhau của thuật ngữ kỹ thuật và các thực thể được đặt tên nội bộ với mô hình có mục đích chung. Trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, sẽ phải chuẩn bị hàng nghìn cặp truy vấn và chỉnh sửa tài liệu làm dữ liệu đào tạo và thời gian chuẩn bị này có thể sẽ trở thành nút thắt lớn nhất. Phương pháp lựa chọn tiêu chuẩn trong trường này trước tiên là đo lường độ chính xác của sự kết hợp giữa nhúng và sắp xếp lại cho mục đích chung, sau đó chỉ xem xét tinh chỉnh nếu có thiếu sót tìm kiếm đáng kể. Về mặt chi phí, mặc dù bản thân việc đào tạo bằng GPU đám mây tương đối thấp, nhưng cần lưu ý rằng số giờ công cần thiết để tạo bộ dữ liệu đánh giá và vận hành liên tục quá trình học lại có xu hướng tương đối lớn.