#向量相似度

ColBERT是一种基于BERT的检索模型，能在数十毫秒内实现大规模文本集合的高效搜索。该模型采用细粒度的上下文后期交互技术，将段落编码为令牌级嵌入矩阵，在保持检索质量的同时提高效率。ColBERT具备索引、检索和训练功能，适用于多种信息检索任务。模型提供预训练checkpoint和Python API，方便研究人员和开发者在实际项目中快速应用。

COCODR是一个基于BERT-base架构的文本检索模型，通过BEIR语料库预训练和MS MARCO数据集微调而成。模型采用对比学习和分布鲁棒学习方法，解决零样本密集检索中的分布偏移问题。借助HuggingFace transformers框架，模型可用于文本嵌入和相似度计算。