测试基于向量的系统中的冷启动问题，需要模拟新用户、新物品或新数据点缺乏足够的交互历史或嵌入，无法有效融入系统的情景。其目标是评估系统如何处理这些“冷”实体，以及在数据有限的情况下能否提供有意义的结果。这通常需要创建受控的测试环境，模拟现实世界中引入没有事先训练或历史背景的新条目的情况。
一种方法是从数据集中隔离出部分实体（用户或物品），并将其视为新条目。例如，在使用嵌入的推荐系统中，你可以暂时从模型的训练数据中移除 10% 的用户或产品，模拟它们首次出现的情况。通过比较这些冷启动实体与现有嵌入实体的推荐或搜索结果来衡量系统的性能。关键指标包括准确性（例如，推荐的 precision@k）和响应时间。如果系统为新条目依赖默认值（如随机向量），请验证这些回退机制是否会显著降低性能。例如，一个电子商务平台可以测试带有占位符向量的新产品是否仍然出现在相关的搜索查询中，或者是否总是被埋没在结果里。
另一种方法是测试旨在缓解冷启动问题的混合策略。例如，如果系统使用基于内容的特征（如产品描述）为新物品生成初始嵌入，则验证这些特征是否产生有意义的相似度分数。你还可以测试回退机制，例如在新用户积累交互数据之前使用基于流行度的排名。A/B 测试在此很有用：将冷启动策略与基线（如随机推荐）进行比较，以量化改进。此外，监控系统随着冷实体收集数据而适应的速度——例如，跟踪新用户需要多少次交互才能使其推荐与其偏好一致。通过系统地模拟和衡量这些情景，你可以找出系统冷启动处理中的弱点，并改进其逻辑或回退机制。