是的，嵌入可以实时更新，尽管这样做需要仔细考虑计算效率和系统设计。在实时应用中，例如推荐系统或动态搜索引擎，嵌入可能需要根据用户行为或新的传入数据不断更新。这通常是通过定期重新训练模型或在新数据可用时对嵌入进行微调来实现的。
实时更新还可能涉及增量学习技术，其中模型以小批量更新其嵌入，而不是对整个数据集进行重新训练。这允许系统快速适应变化，而不需要资源密集的完全重新训练。在线学习或自适应学习率等技术可以帮助嵌入基于新数据随着时间的推移而发展，同时避免大规模重新训练的计算开销。
然而，实时更新嵌入在生产系统中可能具有挑战性，特别是在处理大型数据集或高维嵌入时。仔细的架构和优化对于有效处理频繁更新并确保嵌入保持准确和相关是必要的。