تقدم الإصدار 6 من Sentence Transformers فئة MultiVectorEncoder، مما يتيح استرجاع التفاعل المتأخر (late interaction) على نمط ColBERT مباشرة داخل المكتبة دون الحاجة إلى تبعيات خارجية مثل PyLate. يسمح هذا الإضافة للمستخدمين بتحميل نقاط التحقق متعددة المتجهات من مصادر مختلفة، بما في ذلك تنسيقات PyLate وStanford-NLP، باستخدام واجهة برمجة تطبيقات موحدة.
- تحافظ النماذج متعددة المتجهات على معلومات مستوى الرمز (token) عن طريق الاحتفاظ بمتجه واحد لكل رمز، وتقييم الاستعلامات ضد المستندات عبر مشغل MaxSim لتحسين جودة الاسترجاع مقارنة بالتضمينات الكثيفة ذات المتجه الواحد.
- تدعم التنفيذ استرجاع المستندات المرئية من خلال نماذج colpali-engine ويتعامل بشكل أصلي مع تنسيقات نقاط التحقق المختلفة.
- تُستخدم استراتيجيات الفهرسة مثل fast-plaid لإدارة تكاليف التخزين المتزايدة المرتبطة بتخزين المتجهات لكل رمز.
تجلب هذه الميزة قدرات التفاعل المتأخر إلى قلب نظام Sentence Transformers البيئي، مما يسمح للمستخدمين بالاستفادة من أحدث طرق الاسترجاع مع الحفاظ على التوافق مع سير العمل الحالي للنماذج الكثيفة والمتفرقة.