Running a lightweight colbertv2 server we provide a script to run a lightweight server which serves k (upto 100) results in ranked order for a given search query, in json format This script can be used to power dsp programs. 本文是ColBERT的后续工作，通过将一些单向量模型采用的优化策略融入到原始的ColBERT模型中，得到了本文提出的ColBERTv2模型，并取得了更加先进的表现。 [naacl '22 | standford] colbertv2 [naacl '22 | standford] colbertv2 失落的萨特 保持初心 & 好奇 ColBERTv2不仅在速度上表现出色，还能在大规模文本集合中实现毫秒级的检索，同时保持高精度的检索结果。 本文将带你从零开始，逐步掌握ColBERTv2模型的基本使用方法，帮助你快速上手并应用于实际项目中。
本文将分析早期交互与延迟交互的区别，表示模型与交互模型的典型实现，ColBERT的工作机制，以及ColBERTv2通过残差压缩（特别是聚类技术）实现的优化。 ColBERTv2.0并非简单的技术迭代，而是对整个信息检索范式的重新思考。 它巧妙地在检索效率与精度之间找到了新的平衡点，为企业级搜索应用带来了前所未有的可能性。 In this work, we introduce colbertv2, a retriever that couples an aggressive residual compression mechanism with a denoised supervision strategy to simultaneously improve the quality and space footprint of late interaction.
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