向量表征（embedding）的质量评估方法可分为内容语义评估、人工评估及任务评估三大类，具体方法及实施要点如下：一、内容语义评估个例相似度一致性计算通过计算已知相似物料对的向量相似度（如余弦相似度或欧氏距离），验证其是否显著高于随机物料对的相似度。例如：同一品牌不同颜色的商品、同一品类的商品在向量空间中应更接近。此方法适用于预训练模型初期，因训练成本高、大规模评估集缺失时，提供直观的初步验证。降维可视化评估利用PCA、t-SNE或UMAP等降维技术将高维向量映射至二维或三维空间，通过可视化观察同类物料是否聚类、不同类物料是否分离。此方法可直观展示向量空间的分布结构，辅助发现潜在问题。聚类质量评估对向量进行聚类（如K-Means、DBSCAN），通过轮廓系数（Silhouette Score）、Calinski-Harabasz指数等指标量化聚类效果。轮廓系数越接近1，表示聚类效果越好；Calinski-Harabasz指数越高，说明类内紧密度与类间分离度越优。量化召回检索评估基于大规模同品物料数据（如同一品类ID的商品），通过向量相似检索（ANN，如FAISS框架）获取TOP 100相似物料集合，计算召回率（Recall）和精确率（Precision）。若同品数据缺失，可采用人工标注或大模型生成标签替代。例如，对视频物料，通过大模型输出标签（如“娱乐”“生活”），计算召回物料与原始物料的标签重合度，模拟评估指标。二、人工评估相似度匹配评分基于大规模物料数据，通过向量相似检索获取TOP 100相似物料集合，由人工评估原始物料与召回物料的相似性，赋予3档分数（如高、中、低匹配），计算召回数据的Precision和Recall。此方法可弥补自动化指标的局限性，确保内容理解符合人类认知。三、任务评估内容理解下游任务评估在预训练模型的基础上微调下游任务（如类目预测、属性识别、Grounding任务），计算任务指标（如准确率、F1值）。例如，CLIP、BLIP等模型通过在文本检索、图文检索、图像Caption生成、视觉推理等任务上微调，验证表征质量。搜索推荐业务指标评估在搜索推荐场景中，通过微调表征模型提升点击率、转化率等业务指标。具体方法为：对用户点击的物料A，检索TOP 100相似物料集合B，评估用户后续点击的物料集合C与B的重合度。重合度越高，说明向量表征对搜索推荐的离线评估效果越好。此方法结合用户行为数据，反映表征在实际业务中的价值。