“召回率和精确率是评估搜索算法性能的两个重要指标。召回率衡量系统寻找数据集中所有相关文档的能力，而精确率则评估系统返回结果的准确性。本质上，这两个指标有助于平衡在尽可能多地找到相关信息与确保检索的信息确实有用之间的权衡。
召回率通过将检索到的相关文档数除以可用的相关文档总数来计算。例如，如果一个搜索系统的数据库中有100份相关文档，并且检索到80份，那么召回率就是80%。当目标是确保用户不会错过重要信息时，较高的召回率是有益的。这在法律或医疗搜索等敏感背景下尤为重要，因为错过甚至一份相关文档可能会导致严重后果。
另一方面，精确率通过将检索到的相关文档数除以检索到的文档总数来计算。例如，如果同一个搜索系统总共检索到100份文档，但只有60份是相关的，那么精确率就是60%。当用户希望只看到最相关的结果，而不想通过无关信息来筛选时，高精确率变得尤为重要。例如，在电子商务中，如果用户搜索“红色鞋子”，他们更希望看到的结果是专门的红色鞋子，而不是与他们请求无关的物品。平衡召回率和精确率对创建有效的搜索系统至关重要，因为过于侧重其中一个可能会导致另一个的妥协。”