Embedding 与检索50 条

Embedding 模型升级与索引重建

更换嵌入模型后，旧向量与新查询向量空间不一致，必须全量重算文档向量并重建索引；灰度期间用双索引（新旧并行）按流量切换，评测对比后再下线旧版本。

双索引灰度切换

1. 新建 collection kb_v2，用新模型全量灌库并校验数量
2. 双写增量：新文档同时写入 kb_v1 / kb_v2
3. 灰度：5% → 20% → 100% 流量读 kb_v2，监控召回与延迟
4. 下线：确认评测指标不降后停写 kb_v1，保留快照若干天

模型升级会改变相似度分布：依赖固定阈值的兜底逻辑必须重新校准，否则误拒率变化明显。

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