系統性排查框架：
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數據層檢查
- 索引覆蓋率：檢查文檔是否全部正確索引
- 數據新鮮度：確認索引更新頻率和延遲
- 文檔質量：分析被索引內容的質量和完整性
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查詢理解層
- 分詞分析：檢查查詢分詞是否正確
- 意圖識別：驗證意圖分類準確性
- 查詢改寫：分析改寫規則是否合理
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召回層診斷
- 召回率：測量相關文檔被檢索的比例
- 檢索算法：驗證 embedding 質量/倒排索引效果
- 參數調優：調整k值、相似度閾值等參數
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排序層分析
- 特征分析：檢查排序特征的有效性
- 模型評估：通過A/B測試評估不同模型效果
- 錯誤分析：人工標注bad case進行分析
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端到端評估
- 制定評估指標：DCG@K、MRR、Precision@K等
- 建立測試集：包含典型查詢和預期結果
- 監控面板：實時監控關鍵指標變化
工具鏈：
- Elasticsearch：使用Explain API分析評分
- 自定義診斷工具：記錄檢索全過程日志
- 可視化工具：展示查詢-文檔相關性矩陣
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