评估向量检索的性能涉及在不同场景下衡量准确性、速度和一致性。目标是确保系统能够快速返回相关结果，随数据规模扩展，并在各种条件下表现可预测。关键指标包括准确性（精度/召回率）、速度（查询延迟）和处理边缘情况的鲁棒性测试。这些评估通常依赖于标注数据集、基准测试工具和使用真实负载进行的压力测试。
首先，使用精度（前 K 个检索结果中相关结果的百分比）和召回率（前 K 个结果中包含所有相关结果的百分比）等指标衡量准确性。对于排序结果，使用归一化折损累积增益 (NDCG) 评估排序与理想排序的匹配程度。例如，如果用户搜索“科幻电影”，向量检索系统可能返回 20 个结果，其中 15 个被正确标记为科幻（精度 = 75%）。如果数据集中包含 100 部相关科幻电影，则召回率为 15%。像 MS MARCO 或自定义标注数据集之类的工具为这些计算提供真实标签。此外，精确搜索与近似搜索之间的权衡也很重要：暴力法保证准确性但速度慢，而像 HNSW 这样的近似最近邻 (ANN) 算法则优先考虑速度，但可能会牺牲一些精度。
其次，通过测量查询延迟（每次搜索所需时间）和吞吐量（每秒查询次数）来测试速度和可扩展性。例如，一个系统以 10 毫秒延迟处理 1,000 次查询/秒，比一个以 50 毫秒处理 100 次查询/秒的系统更高效。可扩展性测试涉及增加数据集大小（例如，从 100 万到 1 亿向量）以确保延迟保持稳定。FAISS 或 Annoy 等工具通过使用索引技术来优化大型数据集的向量检索。资源使用情况，例如内存消耗和 CPU/GPU 负载，也会被跟踪。例如，GPU 加速索引可能会减少延迟，但需要昂贵的硬件；而内存高效的 ANN 实现可能会牺牲轻微的准确性损失来降低成本。
最后，通过测试不同查询类型、带噪声的输入和数据分布来评估一致性和鲁棒性。一个鲁棒的系统应该能够处理拼写错误或模糊的查询（例如，搜索“jaguar”会返回动物和汽车相关的向量），而不会出现明显的性能下降。压力测试可能包括向向量添加随机噪声或改变向量维度以模拟不完美的数据。一致性检查确保系统在不同硬件配置或软件版本下可靠运行。例如，如果嵌入模型的更新改变了向量语义，则应重新评估搜索质量以检测退步。平衡这些因素——准确性、速度和鲁棒性——需要迭代测试和与应用需求一致的明确基准。