这种小模型是做vector search的最爱，稍微fine-tune一下retrieval效果嘎嘎好
有评论区的人提到用法，其实就是用这个模型给document生成vector，然后把这个document和vector一起index到一个搜索引擎的后端，例如Elastic Search或者Vespa。
搜索的时候，同样用这个模型vectorise query，然后去做approximate nearest neighbour来做retrieval就好了，这样就能搜索到相关document。
这种用处场景是对搜索延迟很敏感的，所以小（快）且检索效果好的模型是vector search的最爱。
至于微调，就是根据你需要检索的document-query pair，对这个模型进行fine-tune就好了。这样在检索的时候就会对你需要的数据有更好的效果。
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