为语义搜索系统实现监控需要跟踪性能、准确性和用户交互。首先定义能够反映系统检索相关结果效果的指标。常见的技术指标包括延迟（结果返回的速度）、吞吐量（每秒处理的请求数）和错误率。对于相关性，可以使用归一化折损累积增益（NDCG）等指标评估排名质量，或使用精确率/召回率进行二元相关性检查。记录查询-响应对至关重要——捕获输入查询、返回结果以及用户交互（例如，点击或停留时间）。Prometheus（用于指标）和 Elasticsearch/Kibana（用于日志）等工具可以帮助汇总和可视化这些数据。例如，如果用户搜索“经济实惠的笔记本电脑”，但顶部结果是高端型号，您的日志应该标记这种不匹配，以便后续分析。
接下来，监控 Embedding 质量和模型漂移。语义搜索依赖于 Embedding 来表示文本含义，因此要跟踪 Embedding 的长期稳定性。计算示例查询 Embedding 与其结果 Embedding 之间的余弦相似度，以检测意外的变化。例如，如果“最佳登山靴”及其结果的相似度得分在一个月内从 0.8 下降到 0.5，则需要调查 Embedding 模型或数据管道是否发生变化。如果漂移超出阈值，则重新训练或更新模型。此外，在部署新模型时实施 A/B 测试——使用一部分实时流量将新版本的性能与当前系统进行比较。MLflow 等工具可以帮助跟踪模型版本及其性能指标。例如，更新 Embedding 模型后，验证新版本是否维持或提高了常见查询（如“如何修复漏水的水龙头”）的点击率。
最后，关注用户反馈和数据质量。添加显式反馈机制，例如点赞/点踩按钮或调查问卷，以收集用户满意度。分析负面反馈的模式——如果用户持续对“东京天气”的结果评价不佳，请检查系统是否将“东京”与其他地点混淆。监控输入数据中的异常情况，例如非英文查询或格式错误的文本突然激增，这可能表明存在机器人活动或输入管道问题。使用 Great Expectations 等数据验证工具确保输入数据符合预期格式。为了安全起见，审计日志以检测注入攻击（例如恶意构造的查询），并对日志中的敏感数据进行匿名化处理。例如，如果查询包含个人信息，如“我的信用卡号是…”，请确保对其进行屏蔽或从存储中排除。定期查看监控仪表板以发现趋势并确定修复的优先顺序——例如调整针对经常误排名查询的排名规则。