评估向量搜索性能需要衡量准确性、速度和可扩展性。 首先定义与您的用例一致的指标。 对于准确性，常见的衡量标准包括 recall@k（前 *k* 个结果中出现多少个真实匹配项）和 precision@k（前 *k* 个结果中有多少个是相关的）。 例如，如果您搜索相似图像，recall@10 将检查返回的 10 个图像中是否至少有 8 个是正确的匹配项。 速度指标包括查询延迟（返回结果的时间）和吞吐量（每秒处理的查询数）。 可扩展性测试随着数据集的增长性能如何下降——例如，测量索引从 100 万个向量扩展到 1000 万个向量时的延迟。
接下来，对不同的算法和参数进行基准测试。 向量搜索通常使用近似最近邻 (ANN) 算法，如 HNSW、IVF 或 LSH，它们会牺牲一些准确性来换取速度。 使用您的指标比较它们的性能。 例如，HNSW 可能以 5 毫秒的延迟提供 95% 的 recall@10，而 IVF 以 2 毫秒的延迟实现 90% 的 recall@10。 还要测试索引时间——某些方法构建索引的速度更快，但需要更多的内存。 使用代表您数据的数据集（例如，用于文本嵌入的 glove-100-angular 或用于通用向量的 SIFT1M）。 FAISS、Annoy 或 Milvus 等工具提供内置的评估实用程序，让您可以在硬件配置中运行可重复的测试。
最后，在实际场景中验证结果。 合成基准可能无法捕获边缘情况。 例如，如果您的应用程序搜索医学图像，请使用标记数据的子集进行测试，以确保结果与专家判断一致。 监控内存使用情况，特别是对于大规模部署——某些算法会消耗大量 RAM，这会影响成本。 此外，请考虑距离指标：文本的余弦相似度，空间数据的欧几里得距离。 如果您的系统使用混合过滤器（例如，元数据约束），请测量过滤如何影响性能。 通过调整 HNSW 的“efConstruction”或 IVF 的“nprobe”等参数来平衡速度和准确性进行迭代。 记录权衡以告知未来的优化，确保您的评估反映技术限制和用户需求。