1. 引言：为何需要BGE模型微调？定制化语义的力量

BGE（BAAI General Embedding）是由北京智源人工智能研究院（BAAI）发布的通用文本嵌入模型系列，因其在中英文任务上的优异表现而广受欢迎，尤其是在MTEB（Massive Text Embedding Benchmark）等权威榜单上名列前茅。

尽管通用BGE模型已经非常强大，但在以下场景中，进行微调往往能带来显著的性能提升：

• 特定领域术语：如医疗、法律、金融等领域，存在大量通用模型未充分学习的专业术语和缩写。
• 细粒度语义差异：在某些应用中，需要模型能够区分非常细微的语义差别，而通用模型可能将其视为相似。
• 特定任务优化：例如，针对FAQ匹配、专利检索、代码相似性等特定任务，微调可以使嵌入空间更符合任务需求。
• 数据漂移：随着时间推移，领域知识和语言用法可能发生变化，微调有助于模型适应新的数据分布。

通过微调，我们可以将BGE模型“塑造”成更懂我们特定业务和数据的专属“语义罗盘”，从而提升下游RAG检索、文本匹配、聚类等任务的效果。