要评估 Haystack 中检索器的性能，您需要衡量它从数据集中检索相关文档或段落的有效程度。 这包括测试其准确性、速度以及处理真实场景的能力。 以下是实现此目标的结构化方法
- 定义评估指标 首先选择与您的用例相符的指标。 常见的指标包括
- Recall@K：在排名前 K 的结果中检索到的相关文档的百分比。 例如，Recall@10 衡量前 10 个结果中是否至少存在一个相关文档。
- Precision@K：在排名前 K 的结果中检索到的文档中实际相关的文档的百分比。
- 平均倒数排名 (MRR)：评估结果中第一个相关文档的排名。
- 延迟：返回结果所需的时间，对于实时应用程序至关重要。
这些指标有助于量化检索器的性能。 例如，较高的 Recall@10 但较低的 Precision@10 可能表明检索器在返回相关文档的同时返回了过多的不相关文档。
- 使用基准数据集和工具 Haystack 提供了内置工具，如
Pipeline.evaluate()，用于针对标记数据集测试检索器。 例如
- 加载数据集（例如，Natural Questions、HotpotQA）并将其拆分为查询和真实的有关文档。
- 在查询上运行检索器，并使用您选择的指标将结果与真实情况进行比较。
- 调整检索器的嵌入模型（例如，BM25、DPR）或返回的文档数量等参数以优化性能。
用于向量存储的 FAISS 或 Milvus 等工具也会影响速度和准确性，因此请测试不同的配置。
- 在真实场景中验证 合成基准可能无法捕获边缘情况。 使用以下方法补充测试
- A/B 测试：部署两个检索器版本并比较用户参与度或反馈。
- 特定领域的查询：测试您的应用程序独有的查询（例如，医疗保健系统的医学术语）。
- 错误分析：手动审查检索器失败的案例，并改进模型或数据预处理。
例如，如果用户经常搜索同义词（例如，“汽车”与“车辆”），请确保检索器的嵌入模型有效地处理语义相似性。
通过结合定量指标、系统测试和真实世界验证，您可以迭代地提高 Haystack 中检索器的性能。