基于BERT模型的文本相似度搜索是一种强大的方法，但它也有一些缺点： 计算资源和时间成本：BERT及其变体（如RoBERTa、ALBERT等）是大型深度学习模型，需要大量的计算资源进行推理。这使得在资源有限的环境中使用它们变得具有挑战性，尤其是在需要快速响应的实时应用中。 模型大小和存储需求：这些模型通常非常大，包含数百万甚至数十亿个参数，需要相当大的存储空间。这在部署到移动设备或内存受限的环境中可能是一个问题。 处理长文本的能力：标准的BERT模型有一个最大序列长度限制（通常为512个令牌），这限制了它处理长文本的能力。虽然有方法可以绕过这个限制（如分割文本或使用专为长文本设计的模型），但...