如何构建评估搜索增强服务的测试集？

构建评估搜索增强服务的测试集通常涉及以下几个步骤：

定义评估指标：首先确定要评估的关键性能指标，比如精度、召回率、NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）、MRR（Mean Reciprocal Rank）等。
多样性和相关性：确保测试集包含各种查询类型，包括常见的、罕见的和模糊的，以及各种相关性和不相关的结果，以测试服务的广泛适应性。
真实用户查询：使用历史用户查询数据，这样可以反映真实世界的使用场景。
人工标注：对结果集进行人工标注，确定每个查询的正确排序或相关文档，这将作为评估的基础。
负例采样：包含一些负例查询，即那些返回结果不理想或不相关的情况，来测试服务的抗噪声能力。
动态调整：测试集应随着服务的改进和新特性的添加而不断更新。
分组测试：可以将测试集划分为多个子集，比如开发集（用于模型训练和调参）、验证集（选择最佳模型）和测试集（最终评估）。
规模与覆盖率：测试集应足够大以覆盖各种情况，同时确保对服务覆盖的搜索空间有足够的代表性。
隐私考虑：确保遵循隐私法规，对敏感信息进行匿名化或脱敏处理。
可参考文档