多模态搜索系统的 A/B 测试涉及比较两个处理多种输入类型（例如，文本、图像、音频）的系统版本，以确定哪个版本表现更好。该过程首先定义一个明确的假设，例如，当用户在查询中组合文本和图像时，新的图像嵌入模型是否能提高搜索准确性。 您将用户分成对照组 (A) 和测试组 (B)，确保两组都代表相似的人口统计、设备类型和使用模式。例如，如果您的系统允许用户使用文本和上传的照片进行搜索，则对照组可能使用现有算法，而测试组使用以不同方式处理图像-文本对的更新版本。 基础设施必须记录两组的交互（例如，查询输入、结果点击、停留时间），而不会引入延迟。
关键指标取决于系统的目标。 对于购物应用程序，您可能会衡量用户组合文本和图像时的转化率（例如，“查找像这张照片一样的红色连衣裙”）。点击率、首次点击时间和会话时长可以指示参与度。 对于准确性，人工评估员可能会对查询子集的结果相关性进行评分。 多模态系统还需要评估跨模态性能——例如，测试图像结果是否与文本过滤器对齐。 为了避免偏差，请确保测试运行足够长的时间以捕获不同的场景，例如不同的图像质量或模棱两可的文本。 统计显着性计算器等工具可以帮助确定何时结束测试。 例如，如果测试组显示基于图像的搜索的点击率提高了 10%，且 p < 0.05，则您可以放心地采用此更改。
挑战包括处理模态之间的交互。如果重新分配资源，新的图像模型可能会改善照片搜索，但会降低仅文本的性能。为了解决这个问题，按查询类型（例如，仅文本与混合文本）进行细分分析，并使用反事实日志来估计罕见输入的性能。 另一个问题是用户适应：测试组中的用户可能需要时间来适应新功能，例如更新的图像上传界面。 在这种情况下，A/A 测试（两组使用相同的系统）可以在实际 A/B 测试之前建立基线变异性。 例如，测试地图和文本搜索功能的旅行应用程序可以首先验证 A/A 设置中的指标稳定性，然后将新功能引入测试组。 测试后，定性反馈（例如，用户调查）可以解释为什么某些指标发生变化，从而补充定量数据。