最近在做一个企业知识库问答的RAG项目，用的bge-large-zh，检索出来的top5相关度看着还行，但生成答案总是差点意思。想试试微调Embedding模型，但查了一圈资料，有人说领域数据微调提升明显，有人说会破坏原有语义空间导致泛化能力下降。我这边训练数据大概就几千条QA对，标注成本已经很高了，怕微调完效果反而倒退。有没有实际调过的大佬说说，到底什么场景下值得微调Embedding？还是说应该先优化chunk切分和重排序？另外微调的话大概多少数据量才够？谢谢！