Sentence Transformers संस्करण 6 ने MultiVectorEncoder क्लास को पेश किया है, जिससे PyLate जैसे बाहरी निर्भरताओं की आवश्यकता के बिना लाइब्रेरी के भीतर सीधे ColBERT-शैली देर से इंटरैक्शन (late interaction) रिकवरी सक्षम होती है। इस जोड़ से उपयोगकर्ताओं को विभिन्न स्रोतों से, जिसमें PyLate और Stanford-NLP फॉर्मेट शामिल हैं, एक एकीकृत API का उपयोग करके मल्टी-वेक्टर चेकपॉइंट लोड करने की सुविधा मिलती है।
- मल्टी-वेक्टर मॉडल्स टोकन-स्तर की जानकारी को बनाए रखते हैं, प्रत्येक टोकन के लिए एक वेक्टर रखकर, और MaxSim ऑपरेटर के माध्यम से दस्तावेजों के खिलाफ क्वेरी का स्कोरिंग करके रिकवरी गुणवत्ता को सिंगल-वेक्टर डेंस एम्बेडिंग्स की तुलना में बेहतर बनाते हैं।
- कार्यान्वयन colpali-engine मॉडल्स के माध्यम से दृश्य दस्तावेज़ रिकवरी का समर्थन करता है और विभिन्न चेकपॉइंट फॉर्मेट्स को स्वतः संभालता है।
- प्रत्येक टोकन के लिए वेक्टरों को संग्रहीत करने से जुड़े बढ़े हुए भंडारण लागतों को प्रबंधित करने के लिए fast-plaid जैसे इंडेक्सिंग रणनीतियों का उपयोग किया जाता है।
यह सुविधा देर से इंटरैक्शन क्षमताओं को Sentence Transformers पारिस्थितिकी तंत्र के केंद्र में लाती है, जिससे उपयोगकर्ते अत्याधुनिक रिकवरी विधियों का लाभ उठा सकते हैं और मौजूदा डेंस और स्पार्स मॉडल वर्कफ़्लो के साथ संगतता बनाए रख सकते हैं।