Sentence Transformers 多向量嵌入模型指南

Hugging Face 发布博客，介绍如何在 Sentence Transformers 库中使用多向量（晚期交互）嵌入模型。文章解释了多向量模型与单向量模型的区别，指出多向量模型为每个 token 生成独立向量，并通过晚期交互机制计算查询与文档间的相似度，从而在保持效率的同时提升检索精度。博客提供了使用 SentenceTransformer 加载多向量模型（如 ColBERT）的代码示例，并演示了如何利用库内置的相似度计算功能进行检索。此外，文章还讨论了多向量模型在内存占用和推理速度上的权衡，并给出了针对不同场景的模型选择建议。