finetune-embedding项目展示了利用合成数据微调嵌入模型来提升RAG性能的方法。该项目详细介绍了使用大语言模型生成合成数据集、微调开源嵌入模型和评估模型效果的步骤。在小规模金融PDF文档数据集上的实验证明，微调后的嵌入模型能显著提高检索性能。这种方法通过大语言模型生成假设性问题，无需人工标注即可创建高质量训练数据，为RAG系统优化提供了新思路。