有一篇不错的知乎文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/688133363

colbert的核心在于，为文档和query分别做编码。并且是token级别的编码

直观来讲是一种tradeoff，token级别的编码肯定存储空间会上升，带来的好处是细粒度的检索。

如果用过vector rag的人可能知道，vector rag的检索能力是非常弱的，文档长一点，很容易就召回一堆奇奇怪怪的东西。

这里让DS帮忙总结了一下colbert的优缺点，比较全面：

ColBERT的Late Interaction架构在信息检索中具有独特的优势和局限性，以下是详细分析：

优点

1. 细粒度语义匹配

• Token级交互：每个查询和文档的token独立编码为向量，通过逐token的最大相似度（MaxSim）计算相关性，捕捉局部语义匹配（如关键词、短语对齐）。
• 示例：
  查询“如何训练深度神经网络？”与文档中的“深度学习模型训练步骤”可能通过“训练”和“模型”的token对齐获得高分，即使整体语义不完全匹配。

2. 离线索引加速检索

• 文档预编码：文档的token向量可提前离线计算并存储，搜索时仅需编码查询，显著降低实时计算开销。
• 适用性：适合大规模文档库（如Wikipedia、企业知识库）的快速检索。

3. 对噪声和部分匹配的鲁棒性

• 局部匹配主导：即使部分token不相关，其他token的高相似度仍可提升整体得分，避免单向量模型因全局平均而丢失关键信号。

4. 灵活性

• 支持长文本：通过截断或分块处理长文档，避免单向量模型因输入长度限制导致的语义稀释。

5. 与交叉编码器的互补性

• 两阶段检索：常用于“召回-精排”流程，先用ColBERT高效召回候选文档，再用交叉编码器精排，兼顾速度与精度。

缺点

1. 存储开销大

• 多向量存储：每个文档需存储所有token的向量（如128维），导致存储成本比单向量模型高1-2个数量级。
  示例：
  10亿token的文档库，单向量模型需约500GB，而ColBERT可能需要5TB+。

2. 计算复杂度较高

• MaxSim计算：查询与文档的token需两两计算相似度，时间复杂度为 O(N \times M)（N为查询token数，M为文档token数），长文档检索时延迟较高。

3. 信息冗余

• 局部匹配的局限性：过度依赖局部匹配可能忽略全局语义（如否定关系、长距离依赖）。
  示例：
  查询“不推荐使用的方法”可能与文档“推荐使用的方法”因“推荐”token相似度高而误判。

4. 对预训练模型的依赖

• BERT编码瓶颈：依赖预训练模型（如BERT）的质量，若领域差异大（如医学、法律），需额外微调。

5. 长尾词处理

• 低频token泛化差：罕见词或领域专有名词的向量表示可能不够准确，影响匹配效果。

总结

• 选择ColBERT当：
  需要高精度检索、资源充足（存储/计算）、且查询与文档的局部语义对齐关键（如QA、长尾主题）。
• 避免ColBERT当：
  资源严格受限、需极低延迟（如实时流式处理），或任务强调整体语义一致性（如文本分类）。

MaxSim

Encoder解耦

知乎文章里有提到，这种架构的另一个优势就是query/doc encoder可以是不一样的。

比如可以微调查询模型，针对不同领域的查询，只针对查询模型做微调。不需要动文档模型

其实这里并没有感觉和其他做法的区别，因为其他模型做了微调，应该也不至于把embedding模型搞烂。

所以我这里对知乎文章里的说法是持怀疑态度的

Rerank

这里还有一个好处，就是token级别的查询，相当于把关键词查询和语义查询都做了。在没有其他链路引入的情况下，就可以省略rerank的步骤。

个人感觉，这种精确的搜索在一些对性能要求没那么高的领域还是不错的。HippoRAG中有针对colbert做的实验，效果是有挺多提升的。

并且有比较好用的开源库colbert-ai，有时间的话可以考虑集成一下