人工智能搜索算法验证

人工智能搜索算法验证

训练过的人工智能搜索算法被实际应用之前，需要用前面提到的验证组数据验证一下，如果新训练出来的算法给出的搜索结果与验证组数据（同样是用户做过标注的）吻合，说明算法不错，可以上线了。如果人工智能搜索算法给出的搜索结果与验证组搜索结果里的页面不同，或者页面基本相同但排序差别很大，就可能需要重新训练 AI 系统。

当然，对于所有查询词，若想人工智能搜索算法给出的搜索结果与用户做过标注、最满意的搜索结果完全一样，是不大可能的。估计只要排在前面，比如前 20 名的页面顺序差异在一定的容错范围内就可以了。越靠前的结果，需要越低的容错率，比如，排在第一页或第二页的页面不对，可能需要重新训练，排在第三页的页面不对则可以容忍。

验证后的算法就可以上线，接受真实用户的检验了。

新的人工智能搜索算法上线后，搜索日志数据说明用户满意，算法就成功了。由于网上内容在不断变化，用户需求也在不断变化，排名因素和权重也需要不断调整，人工智能搜索算法也应该是一个不断优化的过程。

AI 的一个最大缺点是，它对人来说更像一个黑盒子，工程师也不确切知道 AI 是怎么判断的。结果正确时，一切都挺好；但结果不对时，工程师想要 debug 就比较困难了。 Bing 的工程师就曾表示，Bing 的搜索算法现在已经以 AI 为主了，Bing 工程师大概知道排名因素是哪些，但各自权重是怎么分配的连工程师也不知道。这也可能是为什么到目前为止，AI 还只是应用于解决搜索中的部分问题，而不是整个搜索算法。

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