为了有效衡量多模态检索性能，开发者应关注三类指标：标准信息检索 (IR) 指标、排序感知指标以及模态特定对齐指标。每类指标都针对检索质量的不同方面，确保对系统检索相关跨模态结果（例如，基于文本查询查找图像，反之亦然）的效果进行全面评估。
首先，标准 IR 指标，如**精确率 (Precision)**、**召回率 (Recall)** 和 **F1 分数 (F1-score)**，提供了衡量相关性的基准。精确率衡量检索到的项目中相关项目的比例（例如，为文本查询返回的前 10 张图片中有多少是正确的）。召回率衡量从整个数据集中成功检索到的相关项目数量。F1 分数平衡了这两者，在精确率和召回率需要权衡时非常有用。例如，在基于症状描述检索 X 光片的医疗影像系统中，高精确率可能对避免不相关结果至关重要，而召回率则确保所有相关病例都被检索出来。然而，这些指标不考虑结果的排序，这在实际应用中通常至关重要。
其次，**排序感知指标**，如**平均精确率均值 (MAP)** 和**归一化折损累计增益 (NDCG)**，考虑了结果的顺序。MAP 计算所有可能召回率水平上的平均精确率，强调相关项目的排名（例如，会惩罚将正确答案排在较低位置的系统）。NDCG 衡量排序列表与理想顺序的吻合程度，对排名靠前的结果赋予更高的权重。例如，在视频搜索系统中，用户期望最相关的视频剪辑首先出现——NDCG 比基本精确率更能反映这一点。这些指标对于排序影响用户体验的应用尤其有用，例如电子商务产品搜索或推荐系统。
最后，**模态特定对齐指标**评估检索到的内容在跨模态上与查询的匹配程度。**Recall@K**（在前 K 个结果中相关项目的数量）常用于文本到图像检索等基准测试（例如 MS-COCO 评估）。对于细粒度对齐，**跨模态相似度得分**（例如查询和检索到的项目嵌入之间的余弦相似度）可以量化语义接近度。例如，在使用 CLIP（一种多模态模型）的系统中，您可能会衡量文本查询和检索到的图像之间的平均相似度。此外，任务特定指标，如 **R-Precision**（在 R 处的精确率，其中 R 是查询的相关项目数），当数据集每个查询的相关项目数量不同时会很有帮助。这些指标确保系统不仅仅是检索项目，而且维护了有意义的跨模态连接。
开发者应根据其用例组合使用这些指标。例如，一个食谱检索系统可能优先考虑 Recall@10（以展示多个相关选项）和 NDCG（以首先对最佳匹配项进行排序），同时跟踪跨模态相似度以确保文本配料与食物图像对齐。平衡这些指标可以提供性能的整体视图，避免过度依赖单一指标而忽略关键的弱点。