为了评估语义搜索质量，开发者应结合使用传统信息检索指标、语义特定指标以及人工评估。这些指标有助于评估搜索系统在检索与用户意图匹配（而非仅仅关键词重叠）的结果方面的表现。下面，我们将详细介绍实用的指标及其应用。
首先，考虑适用于语义上下文的传统检索指标。 Precision@k（前 k 个结果中相关结果的比例）和 Recall@k（在前 k 个结果中找到的所有相关结果的比例）是基础指标。例如，如果用户搜索“实惠的冬季外套”，Precision@5 衡量的是即使结果中不包含“实惠”这一确切关键词，前五个结果中有多少是真正与预算友好的选项相关的。平均精度均值 (MAP) 和归一化折损累积增益 (NDCG) 对于评估排序列表也很有用。例如，NDCG 更重视排名靠前的相关结果，这与实际用户行为一致，即最靠前的结果最为重要。这些指标需要标记的相关性判断（例如，标注者将结果标记为“相关”或“不相关”），这可能很耗时，但能提供客观的基准。
其次，使用语义相似度指标来衡量查询与结果之间的匹配程度。 基于嵌入的度量，例如查询和结果嵌入之间的余弦相似度（例如，来自 BERT 或 Sentence-BERT 等模型），量化了结果的含义与查询的匹配程度。例如，搜索“关于太空探索的电影”可能会返回与“科幻”、“宇航员”或“星际旅行”等术语的嵌入接近的结果。FAISS 或 Annoy 等工具可以帮助高效地计算这些相似度。另一种选择是使用 ROUGE 或 BERTScore（通常用于文本生成）来比较语义概念的重叠，而不是确切的单词。然而，这些分数应与检索指标搭配使用，因为仅有高相似度并不能保证相关性——例如，一个语义上相似的结果可能仍然偏离主题。
最后，结合人工评估和特定任务的成功标准。 即使是最好的自动化指标也无法完全捕捉上下文或主观相关性。使用 A/B 测试来比较不同搜索配置下的用户参与度（例如，点击率、花费的时间）。对于特定领域的应用，定义自定义的成功指标。在电子商务搜索中，这可能包括产品搜索的转化率或帮助文档搜索的支持工单解决率。此外，进行定性调查或要求标注者按等级（例如，1-5 分）对结果进行相关性评分。例如，在法律文档搜索中，专家可能会评估结果是否解决了查询中提到的特定法律先例。将自动化指标与人工判断相结合，确保了技术性能和实际可用性的平衡评估。
通过融合这些方法，开发者可以创建一个强大的评估框架，捕捉准确性、语义匹配和实用性。