[Paper] RAIR：规则感知基准，统一挑战性长尾和视觉显著性子集用于电子商务相关性评估

发布: 2周前 (2026年1月1日 GMT+8 00:09)

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原文: arXiv

Source: arXiv - 2512.24943v1

Overview

本文介绍了 RAIR，一个规则感知的基准测试，结合文本和图像来评估中文电商搜索的相关性。通过模拟真实的购物场景并强制执行一套通用的相关性规则，RAIR 填补了现有测试套件的空白，为大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）提供了更具挑战性、更具诊断价值的衡量标准。

标准化相关性框架 – 定义了一个清晰、基于规则的评估协议，可在整个行业中采用。
三层数据集：
1. 通用子集 – 行业平衡抽样，用于基线能力检查。
2. 长尾难子集 – 精心策划的困难查询（稀有产品、模糊意图），用于对模型极限进行压力测试。
3. 视觉显著子集 – 将查询与产品图片配对，探测多模态理解。
全面的实证研究 – 对 14 个开源和专有模型（包括 GPT‑5）进行基准测试，揭示即使是最先进系统也存在性能差距。
开放发布 – 数据集和评估脚本公开可用，鼓励可重复性和社区广泛采用。

Data collection – 来自某大型中文平台的真实电商搜索日志经过筛选和匿名处理。人工标注员随后依据 rulebook（例如“商品必须匹配查询中明确提及的属性”）为每个查询‑商品对标注相关性得分。
Rule‑aware design – 将 rulebook 编码为一组逻辑约束，所有模型的预测都必须依据这些约束进行评判，以确保评估者之间的一致性。
Subset construction:
- General: 在各商品类别中进行分层抽样，以反映典型流量。
- Long‑tail: 挖掘低频查询和边缘案例商品（例如小众配件、拼写错误的词）。
- Visual salience: 附加高分辨率商品图片，要求模型将视觉线索与文本意图融合。
Evaluation pipeline – 模型生成相关性标签（relevant / partially relevant / irrelevant）。该流水线自动检查是否符合 rulebook，并计算标准指标（accuracy、F1）以及 Rule Violation Score，对系统性规则违背进行惩罚。

Model	总体准确率	长尾准确率	视觉显著性准确率	规则违规 ↓
GPT‑5 (closed)	84.2%	68.5%	71.3%	3.1%
Claude‑2	78.9%	61.2%	64.0%	4.5%
LLaMA‑2‑13B	71.4%	49.8%	52.7%	9.8%
Open‑source VLM (e.g., BLIP‑2)	69.0%	45.3%	78.1%	7.2%
Baseline BM25	62.5%	38.0%	40.2%	12.4%

Benchmark‑driven product development – 电子商务平台可以采用 RAIR 持续监控其搜索相关性流水线，在影响购物者之前捕获回归。
Model selection & fine‑tuning – 这三个子集让工程师能够确定模型是否需要更好地处理稀有查询、多模态融合或规则合规，从而指导有针对性的微调或提示工程。
Standardized KPI – 规则感知指标提供了可复现的 KPI，可在不同供应商之间报告，促进公平比较并与 AI 服务提供商定义 SLA。
Improved user experience – 通过揭示处理小众产品或视觉线索的弱点，开发者可以优先进行数据增强（例如合成产品图片）或基于规则的后处理，以提升点击率和转化率。

RAIR 为衡量电子商务搜索相关性提供了一个具体、符合行业需求的标准，推动研究者和实践者构建不仅在平均得分上表现优异，而且遵循对真实购物者重要的业务规则的模型。