语义搜索的 A/B 测试涉及比较搜索系统的两个版本，以确定哪个版本在理解用户意图和提供相关结果方面表现更好。 首先定义一个明确的目标，例如提高点击率、减少查询放弃率或提高顶部结果的准确性。 在对照组（现有系统，“A”）和变量组（修改后的系统，“B”）之间随机分配用户流量。 确保两组都收到相同分布的查询类型和用户上下文，以避免偏差。 例如，如果要测试新的嵌入模型，请将其与当前系统一起部署，并将 50% 的查询路由到每个系统。 记录两组的详细数据，包括搜索结果、用户交互（点击、停留时间）以及任何下游指标（如转化）。
接下来，选择与您的目标一致的指标。 常见指标包括用于排名质量的平均倒数排名 (MRR)、precision@k（例如，前 5 个结果中有多少是相关的）或查询解决率（用户找到他们所需内容的查询百分比）。 对于语义搜索，还要跟踪延迟——因为更复杂的模型可能会降低响应时间。 使用 t 检验或卡方检验等统计检验来确定组之间的差异是否显着。 例如，如果变体 B 显示 MRR 高出 10%，但延迟增加 200 毫秒，您需要权衡相关性收益与性能成本。 诸如 Google Optimize、Split.io 或使用 Python 进行自定义日志记录（使用 SciPy 等库进行统计分析）之类的工具可以自动执行此过程。
最后，根据结果进行迭代。 如果变体 B 表现更好，则逐步推出，同时监控极端情况（例如，新模型失败的利基查询）。 如果结果不确定，请改进您的假设 - 或许测试不同的嵌入大小或调整训练数据。 例如，一个旅游应用程序可能会发现基于 BERT 的模型改进了对模糊查询（如“负担得起的热带度假胜地”）的结果，但在位置特定的搜索（如“巴黎博物馆”）方面表现不佳。 通过使用特定领域的数据重新训练模型或混合语义和基于关键字的方法来解决差距。 记录经验教训并重复该过程以实现持续改进。