要监控基于 Haystack 的搜索系统的性能，重点在于跟踪其各个组件（检索、排序和答案生成）的关键指标，同时观察系统级别的行为，如延迟和错误率。首先，使用召回率（检索到的相关文档的百分比）和精确率（检索到的文档中相关的百分比）等指标来衡量检索准确率。例如，如果您的系统为某个查询检索了 100 个文档，其中 80 个是相关的，则精确率为 80%。将其与用户反馈或标记的测试数据配对以验证相关性。接下来，使用平均倒数排名 (MRR) 等指标评估排序阶段，该指标衡量第一个相关结果在排名列表中的位置。如果第一个正确答案在查询的位置 3，则其倒数排名为 1/3。对跨查询的该值求平均值以评估排序质量。
对于答案生成（如果使用阅读器组件），针对真实答案跟踪准确率指标，如完全匹配 (EM) 和 F1 分数。例如，如果系统回答“巴黎”，而正确答案是“法国巴黎”，则 EM 得分将为 0，但 F1 可能会认可部分正确性。此外，监控响应延迟和吞吐量以确保系统满足性能要求。例如，跟踪第 95 个百分位的延迟以识别影响用户体验的慢查询。记录超时或 API 调用失败等错误，以检测基础设施或模型问题。用于指标收集的 Prometheus 和用于可视化的 Grafana 等工具可以帮助实时跟踪这些指标。
最后，实施用户反馈循环和 A/B 测试。捕获显式反馈（例如，赞/踩按钮）或隐式信号（例如，点击率）来衡量满意度。例如，如果用户经常跳过排名靠前的结果，则可能表明排名不佳。使用 A/B 测试来比较模型版本——将新检索器部署到一部分用户，并衡量召回率或用户参与度的改进。通过在更新的测试数据集上重新评估系统来定期审核系统的偏差或性能下降。通过结合技术指标、系统可观察性和用户反馈，您可以维护一个强大且高性能的搜索系统。