Elasticsearch:评估搜索相关性 - 第 1 部分
作者:来自 ElasticThanos Papaoikonomou, Thomas Veasey 这是一系列博客文章中的第一篇,讨论如何在更好地理解 BEIR 基准的背景下考虑评估你自己的搜索系统。我们将介绍具体的技巧和技术,以便在更好地理解 BEIR 的背景下改进你的搜索评估流程。我们还将介绍导致评估可靠性降低的常见陷阱。最后,我们注意到 LLM 为搜索工程师提供了一个强大的新工具,我们将通过示例展示如何使用它们来帮助评估搜索。 介绍 要改进任何系统,你需要能够衡量其运行情况。在搜索环境中,BEIR(Benchmarking-InformationRetrieval - 或相当于 MTEB 排行榜的检索部分)被认为是信息检索社区的 “holy grail - 圣杯”,这一点并不奇怪。这是一个结构良好的基准,包含不同任务的各种数据集。更具体地说,涵盖以下领域: 论证检索(ArguAna、Touche2020) 开放域问答(HotpotQA、Natural Questions、FiQA) 段落检索(MSMARCO) 重复问题检索(Quora、CQADupstack) 事实核查(FEV...