15分钟教你如何为RAG选择一款合适的embedding模型 #人工智能 #AI #大模型 #RAG #embedding

哪里有embedding模型api

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发布时间：2025-10-29 09:34

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✅AI知识库搭建终极指南！Qwen3 Embedding模型性能超越同类产品，结合N8N工作流平台实现文档自动处理、向量存储、智能问答一站式解决方案
✅本视频详细演示了如何使用阿里巴巴最新发布的Qwen3 Embedding 4B模型，结合n8n工作流平台，无需编程基础即可快速构建强大的个人AI知识库。
🚀 核心亮点：
- Qwen3 Embedding系列：支持0.6B、4B、8B三种参数规格，在MTEB多语言排行榜排名第一，检索准确率高达95%，支持100多种语言和32K上下文长度
- N8N工作流平台：零代码可视化操作，支持500多种服务集成，提供灵活的部署方案
📋 实操步骤：
1. 安装Ollama和Node.js环境
2. 下载并导入Qwen3 Embedding 4B量化模型
3. 使用N8N构建两个核心工作流：
- 📁 文件读取→向量化存储工作流
- 🔍 智能检索→问答工作流
💡 技术特色：
- 支持中英文混合文档处理
- 递归文本分割和向量存储
- 实时检索验证效果显著
完全开源免费的解决方案，让每个人都能拥有专属的智能知识助手！🤖✨
🔥🔥🔥时间戳：
00:00 - 阿里巴巴Qwen3 Embedding系列模型介绍
00:48 - Qwen3 Embedding模型优势详解
01:28 - n8n工作流平台优势介绍
02:20 - 环境准备：安装Ollama和Node.js
02:41 - 下载并导入Qwen3 Embedding 4B模型到Ollama
04:07 - 安装并启动n8n工作流平台
04:25 - 构建知识库工作流：添加文件读取和循环组件
05:56 - 配置向量数据库和嵌入模型
08:38 - 构建检索工作流：配置AI Agent和向量存储工具
10:33 - 测试个人知识库检索功能
11:26 - 检索结果展示和总结
#n8n #qwen3 #qwen #RAG #知识库
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