Recall (semantisch) Semantische Infrastruktur
Semantischer Recall misst den Anteil der tatsächlich relevanten Ergebnisse, die von einem System gefunden wurden, an der Gesamtmenge aller relevanten Ergebnisse. Diese Metrik beantwortet die zentrale Frage der Vollständigkeit: Findet das System alle relevanten Dokumente, oder werden einige übersehen?
Recall als Maß für Vollständigkeit
Recall ist die Metrik der Vollständigkeit im Information Retrieval. Hoher Recall bedeutet, dass wenig Relevantes verpasst wird. In der semantischen Suche ist Recall besonders dann wichtig, wenn Vollständigkeit kritisch ist, etwa bei der Patentrecherche, der medizinischen Literatursuche oder der umfassenden Content-Gap-Analyse.
In RAG-Systemen beeinflusst der Recall des Retrievers direkt die Fähigkeit des Generators, umfassende Antworten zu geben. Ein Retriever mit niedrigem Recall übersieht relevante Informationen, die dann in der generierten Antwort fehlen. Für die Ontologie-Qualität misst Recall, ob alle relevanten Konzepte der Domäne erfasst sind.
Die Optimierung des Recalls erfordert breitere Suchstrategien, Query Expansion und hybrides Retrieval, das lexikalische und semantische Suche kombiniert. Hybride Ansätze verbinden BM25 als lexikalischen Retriever mit einem Embedding-basierten semantischen Retriever.
Das Trade-off mit Precision muss sorgfältig gemanagt werden. In der Praxis wird oft der F1-Score als harmonisches Mittel beider Metriken verwendet. Für die semantische Infrastruktur ist ein abgestimmtes Verhältnis von Precision und Recall das Ziel, wobei die Gewichtung vom Anwendungsfall abhängt.