召回率和精确率是用于评估搜索系统有效性的两个基本指标。 召回率衡量搜索算法从数据集中检索所有相关文档的能力。 它计算为检索到的相关文档与可用相关文档总数的比率。 例如，如果搜索系统识别出 10 个相关文档中的 8 个，则召回率为 80%。 另一方面，精确率通过计算检索到的相关文档与检索到的文档总数的比率来衡量结果的准确性。 如果搜索返回 10 个文档，其中 7 个是相关的，则精确率为 70%。 这些指标可帮助开发人员评估搜索系统是否全面（召回率）或准确（精确率）。
召回率和精确率的作用取决于具体的用例。 在丢失相关结果代价高昂的情况下，高召回率至关重要。 例如，在法律证据开示中，未能检索到关键文档可能会产生严重的后果。 针对召回率优化的搜索系统可能会扩大范围，使用更广泛的关键字匹配或同义词扩展，以最大程度地减少遗漏的项目。 相反，当用户需要快速获得高度相关的结果时，应优先考虑高精确率。 例如，电子商务网站的搜索引擎应返回与查询紧密匹配的产品，以避免无关的项目让用户感到沮丧。 通常，通过使用严格的过滤器、排名算法或自然语言处理来更好地解释意图，可以提高精确率。 但是，优化一个指标通常会以牺牲另一个指标为代价：提高召回率会降低精确率（更多不相关的结果），而提高精确率会降低召回率（遗漏更多相关项目）。
开发人员必须根据应用程序的需求来平衡召回率和精确率。 例如，医学文献数据库可能会优先考虑召回率，以确保研究人员不会忽略关键研究，即使包含一些无关的论文。 为了实现这一目标，系统可以使用模糊匹配或在查询中包含相关术语。 相比之下，菜谱应用程序可能会优先考虑精确率，以显示与配料或饮食限制完全匹配的结果，并采用严格的关键字过滤器或用户特定的偏好。 F1 分数（结合了召回率和精确率）或精确率-召回率曲线等工具可以帮助量化权衡。 通过调整搜索范围、排名权重或查询扩展技术等参数，开发人员可以定制系统以满足特定需求，同时在这些指标之间保持实际平衡。
