本文探讨了如何在没有标记数据的情况下使用度量学习训练对象匹配模型。度量学习通过学习对象间的相似度，克服了分类模型的局限性。文章介绍了基于交互和基于表示的两种主要度量学习方法，并强调了其在招聘匹配中的应用。通过使用相似和不相似的样本，度量学习能够灵活处理新类别，提升模型性能。最后，讨论了在生产中管理向量和实现搜索的方法。