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@@ -48,26 +48,25 @@ pip install "transformers>=4.51.0" "sentence-transformers>=2.7.0"
 ### Using Sentence-Transformers
 
 ```python
-from sentence_transformers import SentenceTransformer
+from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
 
 model = SentenceTransformer("JayThinkDiff/CRE-1.1")
 
-queries = [
-    "我们需要一名具备大型分布式系统开发经验的 Java 专家",
-    "寻找精通 PyTorch 和大模型微调的算法工程师",
-]
-documents = [
-    "候选人 A：8 年 Java 开发经验，曾主导某大厂金融级分布式中间件研发，精通 Spring Cloud。",
-    "候选人 B：计算机硕士，研究方向为自然语言处理，熟练使用 PyTorch 进行 LLM 的 LoRA 微调。",
-]
-
-query_embeddings = model.encode(queries)
-document_embeddings = model.encode(documents)
-
-# 计算余弦相似度
-similarity = model.similarity(query_embeddings, document_embeddings)
-print(similarity)
+query_embedding = model.encode("图像算法工程师 职位描述： 1、负责开发或优化基于人体工学标准和数字化技术的工人保护系统")
+passage_embedding = model.encode([
+    "图像算法工程师 负责设计和实现多种机器学习算法，涵盖数据预处理、特征工程、模型训练与评估等完整流程，提升人效。",
+    "算法工程师。工作描述:图像分割、图像融合、目标跟踪、人体姿态识别、特征点匹配等图像处理方面的研究，有MMpose、EHS项目经历",
+])
+
+print("查询结果:", util.cos_sim(query_embedding, passage_embedding))
 ```
+### 📊 预期结果对比 (Expected Output Comparison)
+
+| 模型名称 (Model) | 相似度 1 (与简历 1) | 相似度 2 (与简历 2) |
+| :--- | :---: | :---: |
+| **CRE-1.1** | 0.5816 | **0.6093** |
+| **Qwen3-Embedding-8B** | **0.7731** | 0.7638 |
+
 ### 🛠️ 技术规格 (Technical Specifications)
 
 * **Pooling Strategy**: 推荐使用模型默认的表征方式（通常为末尾 Token 或 CLS）。