社区供稿 | 全球首个多语言 ColBERT: Jina ColBERT V2 和它的“俄罗斯套娃”技术

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在  RAG 领域， 多向量 模型   ColB ERT   通 过为文 档的每个 token 生成独立的向量，带来了检索精度的提升。 但同样 也 带来了存储需求的剧增，并且仅支持英文，限制了其应用范围。 为解决这些问题，我们 改进了 ColBERT 的架构和训练流程，特别是在多 语言处理方面取得了突破。 最新的 Jina-ColBERT-v2 支持 89 种语言，并引入了自定义输出维度选项，显著减少存储需求，提升了多语言检索的效率和准确性。 新版本的核心亮点 性能增强 ：与原始 ColBERT-v2 相比，英文检索性能提升了 6.5%；相较于前代 jina-colbert-v1-en，性能也提升了 5.4%。 多语言支持 ：新版本支持多达 89 种语言，涵盖阿拉伯语、中文、英语、日语、俄语等多种语言，同时支持编程语言。 输出维度可定制 ：新版本采用“俄罗斯套娃”式表征学习技术(Matryoshka Representation Learning, MRL)，提供 128 ………………………………