多向量表示是Qdrant的一项强大功能，能够显著提高文档检索的精度。与单向量表示不同，多向量表示通过多个向量精确匹配查询词与文档内容。使用ColBERT等Late Interaction模型，可以实现更细致的匹配。同时，禁用HNSW索引可以减少资源消耗并提升性能。结合FastEmbed和Qdrant，可以实现高效的检索与重排序。

ColPali系列模型将图像和文本转换为多向量表示，适用于不同数据需求。包括ColSmol和ColFlor等小型高效模型，适合资源有限的环境。NVIDIA和Nomic AI提供多语言支持，后者为商业应用提供开源选择。ViDoRe基准测试评估视觉文档检索性能，双向注意力机制提升模型表现，适合多模态数据处理。