Embedding 模型在线 A/B 实验与自动化训练反馈：一场实践之旅 大家好！今天我们来聊聊 Embedding 模型在线 A/B 实验以及如何自动化汇总训练反馈。Embedding 模型在推荐系统、搜索、自然语言处理等领域应用广泛。将 Embedding 模型部署到线上环境，并进行 A/B 实验以评估其性能至关重要。同时，自动化地收集和分析 A/B 实验的反馈，能帮助我们更好地迭代和优化模型。 一、Embedding 模型 A/B 实验的必要性 Embedding 模型的效果并非一蹴而就，需要经过多次迭代和优化。离线评估指标（如 NDCG、MAP）虽然重要，但无法完全反映模型在真实用户环境中的表现。在线 A/B 实验能够直接评估模型对用户行为的影响，例如点击率、转化率、用户留存等。通过 A/B 实验，我们可以更准确地了解不同 Embedding 模型变体的优劣，从而选择最佳方案。 二、A/B 实验的总体框架 一个典型的 A/B 实验框架包含以下几个关键步骤： 流量切分： 将用户流量随机分配到不同的实验组（通常包含一个对照组和一个或多个实验组）。 模型部署： 将不同的 Embedd …