为了有效地可视化和报告基准测试结果以供决策者参考，重点应放在清晰度、上下文和可操作的比较上。首先，使用简单的图表来突出显示关键指标，例如吞吐量（每秒处理的请求数）、延迟（每次操作的时间）和召回率（检索任务的准确性）。对于吞吐量，条形图非常适合并排比较系统或配置。延迟最好用折线图或百分位数图（例如，p50、p95）显示，以暴露尾部行为，这对于实时系统至关重要。如果比较多个参数（例如，不同的数据集大小），可以使用条形图表示绝对值，或使用热图可视化召回率。避免在图表中添加太多数据点；而是使用注释来突出显示阈值（例如，“系统 X 在 1k 个请求/秒时满足 100 毫秒的目标延迟”）。
接下来，通过将数字与实际场景联系起来，使其更具背景意义。例如，如果一个系统实现了 500 个请求/秒的吞吐量，请解释这对于预期的用户流量意味着什么（例如，“每小时处理 1 万个用户”）。对于延迟，请指定测量值是否符合用户体验目标（例如，“95% 的请求低于 200 毫秒，满足 SLA 要求”）。在报告召回率时，请明确权衡取舍：“模型 A 实现了 92% 的召回率，但比模型 B 需要多 50 毫秒的延迟。” 包括基线比较，例如以前的系统版本或行业标准，以显示进展或差距。例如，“吞吐量比上一个版本提高了 40%，但仍落后于竞争对手 Y 的开源基准。”
最后，组织报告以优先考虑可操作的见解。使用将指标组合在一起的仪表板（例如，一个表格总结了不同配置的吞吐量、延迟和召回率），并突出显示特定目标的“最佳”选项。例如，“配置 C 为批量处理提供最佳召回率 (98%)，而配置 D 优化了实时使用的延迟 (75ms)。” 包括误差范围或置信区间以指示结果的可靠性。如果存在权衡（例如，以召回率为代价提高吞吐量），请提出后续步骤：“使用混合方法测试配置 E，以平衡吞吐量和召回率。” 最后给出明确的建议，例如“如果准确性至关重要，请采用配置 C；如果速度是优先事项，请优化延迟的索引。” 这种方法有助于决策者快速识别权衡，并将结果与业务需求对齐。