Add Sentence Transformers usage

README.md

@@ -3,6 +3,7 @@ language:
 - de
 tags:
 - ColBERT
+- multi-vector
 - PyLate
 - sentence-transformers
 - sentence-similarity
@@ -36,6 +37,41 @@ Training Configuration
 
 
 ## Usage
+
+### Sentence Transformers
+
+This model can be used with [Sentence Transformers](https://www.sbert.net/) as a multi-vector (ColBERT-style late interaction) retriever via the `MultiVectorEncoder`:
+
+```bash
+pip install "sentence-transformers>=6.0.0"
+```
+
+```python
+from sentence_transformers import MultiVectorEncoder
+
+model = MultiVectorEncoder("samheym/GerColBERT")
+
+query = "Welcher Planet ist als der Rote Planet bekannt?"
+documents = [
+    "Venus wird wegen ihrer ähnlichen Größe und Nähe oft als Zwilling der Erde bezeichnet.",
+    "Mars, bekannt für sein rötliches Aussehen, wird oft als der Rote Planet bezeichnet.",
+    "Jupiter, der größte Planet des Sonnensystems, hat einen markanten roten Fleck.",
+    "Saturn, berühmt für seine Ringe, wird manchmal mit dem Roten Planeten verwechselt.",
+]
+
+query_embeddings = model.encode_query(query)
+document_embeddings = model.encode_document(documents)
+print(query_embeddings.shape, document_embeddings[0].shape)
+# (32, 128) (18, 128)
+
+# MaxSim late-interaction scoring (higher is more relevant)
+scores = model.similarity(query_embeddings, document_embeddings)
+print(scores)
+# tensor([[13.8994, 27.9157, 21.6549, 22.7871]])
+```
+
+### PyLate
+
 First install the PyLate library:
 
 ```bash