Update README.md

README.md

@@ -144,6 +144,7 @@ pip install -U sentence-transformers
 Then you can load this model and run inference.
 ```python
 from sentence_transformers import SentenceTransformer
+import torch
 
 # Download from the 🤗 Hub
 model = SentenceTransformer("hiieu/halong_embedding")
@@ -179,6 +180,48 @@ for doc, score in zip(sorted_docs, sorted_scores):
 # Document: Bóng đá là môn thể thao phổ biến nhất thế giới. - Cosine Similarity: 0.4828
 ```
 
+### Matryoshka Embeddings Inference
+```python
+from sentence_transformers import SentenceTransformer
+import torch.nn.functional as F
+import torch
+
+matryoshka_dim = 64
+model = SentenceTransformer(
+    "hiieu/halong_embedding",
+    truncate_dim=matryoshka_dim,
+)
+
+# Define query and documents
+query = "Bóng đá có lợi ích gì cho sức khỏe?"
+docs = [
+    "Bóng đá giúp cải thiện sức khỏe tim mạch và tăng cường sức bền.",
+    "Bóng đá là môn thể thao phổ biến nhất thế giới.",
+    "Chơi bóng đá giúp giảm căng thẳng và cải thiện tâm lý.",
+    "Bóng đá có thể giúp bạn kết nối với nhiều người hơn.",
+    "Bóng đá không chỉ là môn thể thao mà còn là cách để giải trí."
+]
+
+# Encode query and documents
+query_embedding = model.encode([query])
+doc_embeddings = model.encode(docs)
+similarities = model.similarity(query_embedding, doc_embeddings).flatten()
+
+# Sort documents by cosine similarity
+sorted_indices = torch.argsort(similarities, descending=True)
+sorted_docs = [docs[idx] for idx in sorted_indices]
+sorted_scores = [similarities[idx].item() for idx in sorted_indices]
+
+# Print sorted documents with their cosine scores
+for doc, score in zip(sorted_docs, sorted_scores):
+    print(f"Document: {doc} - Cosine Similarity: {score:.4f}")
+
+# Document: Bóng đá giúp cải thiện sức khỏe tim mạch và tăng cường sức bền. - Cosine Similarity: 0.8045
+# Document: Chơi bóng đá giúp giảm căng thẳng và cải thiện tâm lý. - Cosine Similarity: 0.7676
+# Document: Bóng đá không chỉ là môn thể thao mà còn là cách để giải trí. - Cosine Similarity: 0.6758
+# Document: Bóng đá có thể giúp bạn kết nối với nhiều người hơn. - Cosine Similarity: 0.5931
+# Document: Bóng đá là môn thể thao phổ biến nhất thế giới. - Cosine Similarity: 0.5105
+```
 <!--
 ### Direct Usage (Transformers)