今天跟大家唠唠我最近折腾的ColBERT，这玩意儿确实有点意思，值得说道说道。
我听说了ColBERT这个名字，说是检索效果杠杠的，心里痒痒，寻思着必须得试试。于是我做的第一件事就是找资料，各种论文、博客、GitHub，疯狂啃。
啃完理论，就开始动手。我先搭环境，下了PyTorch，装了transformers，还配了FAISS，这几个是ColBERT的标配。环境这玩意儿，真是让人头大，各种版本冲突，各种报错，搞得我差点想放弃。不过还好我坚持下来了。
环境搞定，就得准备数据。我找了个公开的数据集，自己写了个脚本，把数据处理成ColBERT需要的格式。数据清洗这活儿，贼枯燥，但是没办法，为了好效果，必须耐心。
数据有了，就开始跑模型。ColBERT训练挺费资源的，我租了个GPU服务器，跑了好几天才跑完。看着loss一点点下降，心里还是挺激动的。
模型训完，就得测试效果。我写了个检索脚本，输入一些query，看看ColBERT能不能找到相关的文档。刚开始效果不太后来我调整了一些参数，效果慢慢上来了。
为了更直观地看效果，我还做了个简单的检索界面。用户输入query，就能看到ColBERT检索出来的结果，还带排序的。这下感觉更有成就感了。
中间也遇到不少坑，比如显存不够用，模型跑着跑着就崩了；比如检索速度太慢，用户体验很差。不过我都一一解决了。显存不够，我就换更大的GPU；速度慢，我就优化代码，用了些加速技巧。
这回实践ColBERT，还是学到不少东西。不仅对ColBERT的原理有了更深的理解，还提升了自己的动手能力。以后有机会，我还会继续深入研究，争取把ColBERT用到实际项目中。
- 啃理论，搞清楚ColBERT的原理。
- 然后，搭环境，配好PyTorch、transformers、FAISS。
- 准备数据，清洗数据，转换成ColBERT需要的格式。
- 再然后，跑模型，训练ColBERT模型。
- 测试效果，优化模型，做出检索界面。
希望我的分享对大家有所帮助，也欢迎大家一起交流学习。
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