Recall@10 达到 95% 意味着，当向量搜索系统为某个查询返回前 10 个结果时，它成功地检索到了数据集中针对该查询所有可能相关项的 95%。实际应用中，这表明系统在首批 10 个结果中能非常有效地呈现出几乎所有相关的匹配项。例如，如果用户在产品目录中搜索“红色运动鞋”，而该目录中有 100 个相关的商品，系统将返回 10 个结果，其中包括那 100 个相关商品中的 95 个。剩余 5% 的相关项要么排名低于前 10 位，要么完全遗漏。在那些遗漏相关结果可能损害用户信任或功能的应用中，例如电子商务搜索或内容推荐，此指标至关重要。
要判断 95% 的 Recall@10 是否足够，开发者首先应评估应用对遗漏结果的容忍度。例如，在法律文档检索系统中，遗漏 5% 的关键案例文件可能导致研究不完整，从而使得该召回率不够充分。反之，在音乐推荐引擎中，如果用户仍然能发现足够多的相关歌曲，那么 5% 的遗漏率可能是可以接受的。开发者可以通过衡量遗漏结果对用户行为或业务指标的影响来验证这一点。A/B 测试可以比较不同召回率系统之间的结果（例如，点击率、转化率）。如果这 5% 的差距对用户满意度或运营目标没有显著影响，则该召回率可能足够。但是，如果用户因结果不完整而频繁地修改查询或放弃会话，则有必要提高召回率。
另一个需要考虑的因素是召回率与其他指标（如精度或延迟）之间的权衡。较高的召回率通常需要更宽泛的搜索参数，这可能会降低精度（返回不相关的项）或增加响应时间。例如，一个优先考虑 95% Recall@10 的系统可能在前 10 个结果中包含少量勉强相关的结果，以避免遗漏真正的匹配项，但这可能会使输出变得混乱。开发者应评估应用程序是更受益于全面结果（高召回率）还是严格相关结果（高精度）。精度-召回率曲线或用户反馈调查等工具可以帮助平衡这些因素。如果应用程序的成功取决于最大程度地减少遗漏（即使以一些噪音为代价），那么 95% 的 Recall@10 可能是一个很好的选择。否则，可能需要调整系统以达到不同的平衡。