为了评估嵌入模型是否能捕捉到像问题与其正确答案聚类这样的任务所需的细微差别，你需要结合定量指标、定性检查和特定于任务的测试。首先定义与任务对齐的评估标准。例如，如果目标是将问题与其答案分组，您可以衡量相关对的嵌入在向量空间中比不相关对更接近的频率。使用诸如 recall@k（正确答案出现在前 k 个最近邻居中的频率）或 轮廓系数（相关对的聚类紧密程度）等指标。这些指标提供了一个数值基线，但可能会错过更微妙的关系，因此请将它们与更深入的分析相结合。
接下来，可视化嵌入以检查它们的结构。像 t-SNE 或 UMAP 这样的工具可以将高维向量投影到 2D/3D 空间中，让你查看问题和答案是否形成不同的聚类。例如，如果所有“天气相关”问题（例如，“什么导致下雨？”）都接近关于降水的答案，但“历史事件”问题随机分散，则该模型可能缺乏特定领域的细微差别。此外，测试边缘情况：如果释义的问题（例如，“降雨是如何发生的？” 与 “雨水形成的过程是什么？”）映射相距甚远，则该模型可能无法掌握语义相似性。可视化有助于发现仅凭指标无法揭示的模式。
最后，在真实世界的模拟中验证嵌入。构建一个原型系统，该系统使用嵌入进行检索或分类，并衡量其准确性。例如，创建一个测试集，模型必须使用余弦相似度从候选池中检索正确的答案。如果性能不佳，请在特定于任务的数据上微调模型或调整其训练目标（例如，对比损失以强制执行问题-答案邻近性）。此外，分析失败案例：如果模型混淆了 “法国的首都” 与 “法国的货币”，则可能需要更好地消除地理术语与经济术语的歧义。迭代测试和有针对性的调整可确保嵌入与任务的要求相一致。
