1. 引言：為何需要BGE模型微調？定制化語義的力量

BGE（BAAI General Embedding）是由北京智源人工智能研究院（BAAI）發布的通用文本嵌入模型系列，因其在中英文任務上的優異表現而廣受歡迎，尤其是在MTEB（Massive Text Embedding Benchmark）等權威榜單上名列前茅。

盡管通用BGE模型已經非常強大，但在以下場景中，進行微調往往能帶來顯著的性能提升：

• 特定領域術語：如醫療、法律、金融等領域，存在大量通用模型未充分學習的專業術語和縮寫。
• 細粒度語義差異：在某些應用中，需要模型能夠區分非常細微的語義差別，而通用模型可能將其視為相似。
• 特定任務優化：例如，針對FAQ匹配、專利檢索、代碼相似性等特定任務，微調可以使嵌入空間更符合任務需求。
• 數據漂移：隨著時間推移，領域知識和語言用法可能發生變化，微調有助于模型適應新的數據分布。

通過微調，我們可以將BGE模型“塑造”成更懂我們特定業務和數據的專屬“語義羅盤”，從而提升下游RAG檢索、文本匹配、聚類等任務的效果。