要对向量检索与关键词检索进行 A/B 测试，首先将用户流量分成两组。一组使用基于向量的系统（依赖语义相似性），另一组使用基于关键词的系统（匹配精确的术语或短语）。确保两个系统同时处理相同的查询，并跟踪点击率、结果停留时间、转化率或任务完成时间等指标。例如，如果用户搜索“经济实惠的冬季夹克”，关键词系统可能会优先显示包含这些确切术语的产品，而向量系统可能会根据语义接近性包含标记为“预算友好的防寒外套”的商品。使用统计测试来确定性能差异是否显著。
接下来，重点隔离可能影响结果的变量。确保两个系统返回相同数量的结果并在相似的延迟约束下运行，因为较慢的响应时间可能会对用户参与度产生负面影响，无论相关性如何。例如，如果基于向量的搜索依赖于 GPU 加速的数据库，而关键词系统使用更简单的索引，则速度差异可能会混淆结果。为解决此问题，可以优化两个系统以实现可比较的性能，或者在分析中考虑延迟。此外，记录用户交互——例如查询重构或放弃搜索——以衡量挫败感或满意度。例如，如果关键词系统的用户经常重新输入查询，可能表明结果质量不佳。
最后，分析数据时重点关注特定用例。如果您的应用程序提供技术文档，测量用户首次尝试找到正确答案的频率。对于电商平台，跟踪搜索结果带来的销售转化。假设对于“用于工作的光笔记本电脑”等模糊查询，向量系统显示点击率高出 15%，而关键词搜索可能会错过“便携式超薄本”等同义词。然而，对于像“iPhone 15 Pro 256GB”这样的精确术语，关键词搜索可能表现更好。按查询类型细分结果以确定优势和劣势。测试运行足够长的时间以捕获不同的场景并避免季节性偏差。A/B 测试平台（如 Optimizely）或自定义分析管道等工具可以自动化指标收集和显著性检查。