huggingface/sentence-transformers
打开原仓库 Sentence Transformers
跟踪文本到向量的过程，理解相似度为何不等于正确答案。
进阶Apache-2.0学习估计 4–6 小时尚未记录
本次学习产物
扩展语义检索示例，建立一组有人工标签的检索对照。
开始前
Python、向量与余弦相似度。
运行环境Python、PyTorch；小型 embedding 模型可用 CPU；首次下载权重。
STEP 01 / 04
读懂源码
查看 sentence_transformer/model.py 中的 encode 路径，再阅读 util/retrieval.py 的检索逻辑。
从这两个入口读起
sentence_transformers/sentence_transformer/model.py先定位主要行为
sentence_transformers/util/retrieval.py再追踪关联实现
先在纸上画出输入 → 处理 → 输出，再用断点或日志验证调用顺序。记录你读到的函数名与行号，不要求通读整个仓库。
准备自己的源码副本
git clone https://github.com/huggingface/sentence-transformers.git
cd sentence-transformers
git checkout b83a7f57c677f09c64596e5b80b0a53c7fd78035
git switch -c study/sentence-transformers在新的学习目录运行；固定提交用于对应源码导读，不承诺它是最新稳定发行版。
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