构建向量检索链路的自动化离线评估体系并持续监控召回正确率 大家好！今天我们来聊聊如何构建向量检索链路的自动化离线评估体系，并持续监控召回正确率。向量检索作为现代搜索和推荐系统的重要组成部分，其性能直接影响用户体验和业务指标。因此，建立一套完善的评估体系至关重要，能够帮助我们快速发现问题、优化模型，并确保检索效果的持续提升。 本次讲座将围绕以下几个方面展开： 向量检索链路概述： 简单介绍向量检索链路的基本组成部分，明确评估对象。 离线评估指标的选择： 介绍常用的离线评估指标，并分析其适用场景。 自动化评估体系设计： 详细讲解如何设计自动化评估流程，包括数据准备、评估执行、结果分析等。 代码实现： 提供Python代码示例，演示如何计算评估指标并生成评估报告。 持续监控与告警： 探讨如何建立持续监控机制，及时发现性能下降并触发告警。 实际案例分析： 分享一些实际案例，说明如何利用评估体系解决实际问题。 1. 向量检索链路概述 一个典型的向量检索链路通常包含以下几个核心模块： 数据准备： 包括原始数据的清洗、转换、以及特征提取等步骤。 向量化： 将文本、图像、音频等非结构化数据转换为向量表示 …