对多模态搜索系统进行人工评估需要仔细规划，以确保获得有意义的见解。最佳实践侧重于定义明确的目标、使用结构化的评估框架以及纳入迭代反馈。这些步骤有助于平衡评估多种数据类型（文本、图像、音频等）的复杂性，同时保持与实际用例的一致性和相关性。
首先，建立明确的评估目标和标准。多模态搜索结合了多种输入类型（例如，用户使用图像和文本进行查询），并期望获得同时满足这两种模态的结果。定义你的系统“成功”意味着什么：是视觉和文本内容匹配的准确性、结果的多样性还是用户满意度？例如，如果评估一个使用产品图像和描述的电子商务搜索工具，评估标准可能包括结果是否与查询的视觉属性（颜色、形状）和文本上下文（品牌、功能）一致。使用带有基本事实标签的标注数据集来衡量性能。例如，一个数据集可能包含“红色白色鞋底运动鞋”之类的查询，人工评估员验证返回的项目是否匹配颜色和设计特征。
其次，设计一个结构化的评估框架，包括定量和定性指标。定量方法可能包括衡量精确率（相关结果的百分比）或召回率（覆盖所有相关项目的程度）。例如，如果用户搜索“雪中玩耍的狗”，系统返回 10 张图片，可以根据有多少图片显示了正确的活动和场景来计算精确率。通过用户调查或访谈收集的定性反馈，通过捕捉结果可解释性或美观度等主观因素来增加深度。为了减少偏见，使用多名评估员并计算评估员间一致性（例如，Cohen’s kappa）以确保一致性。例如，如果三名评估员对同一组搜索结果进行评分，他们的一致性水平表明标准是否被统一应用。
最后，迭代并完善评估过程。多模态搜索通常涉及权衡——例如优先考虑文本而不是图像的相关性——因此与不同的用户群体进行测试有助于确定哪些方面最重要。进行 A/B 测试比较不同的算法版本，并使用反馈来调整排名模型或数据预处理步骤。例如，如果用户始终将“带玻璃幕墙的现代建筑”的搜索结果评定为不相关，你可能需要更新模型，以便在图像嵌入中更侧重建筑材料。定期更新评估数据集，以反映不断变化的用户需求，例如添加新的视觉风格或俚语。通过将系统化指标与实际见解相结合，开发者可以构建既符合实际需求又保持技术严谨性的多模态系统。