Cum se evaluează calitatea căutării într-o bază de date vectorială fără etichetare?

Оценить качество поиска по векторной базе данных без разметки сложно, так как отсутствует эталон правильных ответов. В таких случаях используют косвенные методы:

• Кластеризация результатов: если похожие запросы возвращают похожие наборы векторов, это признак стабильности поиска.
• Визуализация: с помощью снижения размерности (например, t-SNE или UMAP) можно визуально проверить, насколько близкие векторы сгруппированы.
• Метрики внутреннего согласия: например, среднее расстояние между ближайшими соседями, чтобы понять плотность и разделимость кластеров.
• Сравнение с эвристиками: если есть экспертные правила или частичные метки, можно проверить совпадения.
• Пользовательский фидбек: анализировать, насколько результаты поиска удовлетворяют пользователей.

Таким образом, без разметки оценивают стабильность, согласованность и интуитивную релевантность результатов, используя статистические и визуальные методы.