ColBERTer是一个上下文化的神经检索模型，使用单向量检索、多向量细化和可选词汇匹配组件。通过学习每个文档中的项的唯一整词表示并删除不必要的词表示，减少文档的存储向量数量。ColBERTer提高了检索结果的可解释性和有效性，并具有多任务学习的特点。