在人工智慧應用快速普及的今日，如何選擇合適的嵌入模型，已經成為影響系統表現的關鍵抉擇。此篇文章以系統化的方式，提出六個步驟，幫助讀者釐清該用哪一種模型這個難題。文章首先強調，選擇模型前必須回到核心需求：您是要打造語意搜尋、分類系統，還是推薦引擎？不同任務需要不同的語意表徵方式，錯誤的選擇可能導致準確度下滑，甚至拖慢效能。接著，資料本身的特性也會左右決策，例如處理的是文字、影像還是多模態資料？是否涉及醫療、法律等專業領域？這些條件將決定是一般模型就足夠，還是需要專門的領域模型。
在研究候選模型時，文章提醒讀者，不僅要看基準測試的分數，還需關注社群活躍度、授權模式以及長期維運成本。對於自行託管與使用第三方 API 之間的取捨，也需要從資料隱私、延遲表現和總體成本等面向來衡量。文章進一步指出，評估過程不該只依賴公開數據集，而要搭配真實情境測試，才能避免模型在基準分數亮眼卻不符實際需求的狀況。
最後，文章建議在全面部署前進行端對端測試，檢視模型在您自身資料集上的穩定性與效能，確保在不同情境下都有一致表現。正如文中所言，「最佳的模型不一定是分數最高的，而是最符合您業務需求與環境限制的那一個」。整體而言，此篇文章不僅提供清晰的選擇架構，也提醒讀者隨著嵌入模型的快速進展，定期檢視選擇的重要性。對正在規劃或優化 AI 系統的開發者與決策者而言，這是一份兼具實用性與前瞻性的指南。
閱讀完整文章 : https://milvus.io/zh-hant/blog/how-to-choose-the-right-embedding-model.md
