评估向量搜索结果的质量涉及衡量返回的条目与用户意图或查询语义的匹配程度。这通常通过定量指标和定性分析相结合的方式完成。目标是确保搜索系统能够高效地检索相关、准确和多样化的结果。开发人员通常依赖于精度、召回率和排名准确性等指标，同时还会考虑通过用户反馈或特定领域的基准测试来评估真实世界的性能。
一种常见的方法是使用带有标记相关性分数的真实数据集。例如，在产品搜索系统中，您可能有一个数据集，其中每个查询都与手动标记为相关或不相关的一系列产品配对。诸如 precision@k（前 k 个结果中相关的比例）或 平均精度均值 (MAP)（考虑相关结果的顺序）等指标可以量化性能。如果对“无线耳机”的查询在前 10 个结果中返回 8 个相关产品，则 precision@10 将为 80%。此外，归一化折损累计增益 (NDCG) 衡量排名与理想相关性顺序的对齐程度，奖励将最有用的结果放在首位的系统。这些指标需要标记数据，这可能需要花费大量时间来创建，但可以提供客观的见解。
除了定量指标之外，定性评估至关重要。这可能涉及 A/B 测试，用户与不同的搜索算法交互，并比较参与度指标（例如，点击率）。例如，如果用户更频繁地点击来自新嵌入模型的结果，则表明相关性有所提高。开发人员还应检查多样性——确保结果不是冗余的。像“夏装”这样的查询应该返回不同的款式、颜色和品牌，而不仅仅是相似的商品。聚类分析或列表内相似性评分等工具可以衡量这一点。最后，延迟和可伸缩性也很重要：即使是完美的结果，如果花费的时间太长也毫无用处。在不同的负载条件下测试响应时间可确保系统在实际使用中保持实用性。结合这些方法可以全面了解向量搜索的质量。