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向量检索的召回率评估方法
不要只看“感觉搜得准”，用可重复的评估集衡量分块、嵌入模型和混合检索的效果。
商品介绍
不要只看“感觉搜得准”，用可重复的评估集衡量分块、嵌入模型和混合检索的效果。
商品规格
- 商品类型
- 商品
- 规格
- AI 工程实践 · 2026-10-27
- 交付方式
- 虚拟商品，支付成功后自动开通，无需物流配送
- 提供方
- 安捷智用
- 发票
- 支持在线申请电子普通发票
试读内容
向量检索的效果很容易被个别案例误导。试用时挑几个问题，看起来都很准；上线后用户换个问法，结果就完全偏离。要判断一套检索方案是否可靠，需要可重复的评估集和明确的指标。
一、先构建小而真实的评估集
从真实问题里抽样，通常 50 到 200 条就足够发现明显问题。每条包含：用户问题、标准答案、应该被召回的知识片段。不要只用产品文档里的标题当问题，真实用户会省略主语、使用同义词，甚至带着错误前提提问。
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