Qwen3 Embedding 4B模型+n8n工作流结合 🚀🚀🚀视频简介: ✅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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Qwen3-Coder技术解析:开源代码大模型的性能突破与实践价值 作为近期开源领域的重要进展,Qwen3-Coder系列模型在代码生成与开发辅助领域展现出显著优势。本文将从技术特性、性能表现、训练逻辑及应用实践等维度,系统解析这一模型的核心价值。 一、模型核心特性与版本信息 Qwen3-Coder系列中,当前旗舰版本为Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct,采用混合专家(MoE)架构,总参数量达480B,激活参数量35B。该模型原生支持256K token上下文窗口,通过YaRN技术可扩展至1M token,在Agentic Coding(智能编程)、Agentic Browser-Use(浏览器协同)及Agentic Tool-Use(工具调用)场景中实现开源模型最优(SOTA)效果,性能可与Claude Sonnet4等专有模型对标。 二、性能基准与对比分析 在多项权威代码能力基准测试中,Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct表现突出: - 在SWE-bench系列(软件工程任务)、Aider-Polyglot(多语言编程)、Spider2(数据库操作)、BFCL-v3(代码逻辑推理)等测试中,其性能显著优于Kimi-K2 Instruct、DeepSeek-V3 0324等开源模型; - 与Claude Sonnet-4、OpenAI GPT-4.1等专有模型对比,部分核心指标已实现接近或持平,验证了开源模型在专业编程场景的实用性。 三、训练体系与技术优化 模型性能的突破源于系统性训练升级: - 预训练阶段:构建7.5T规模训练数据(代码占比70%),扩展上下文至原生256K并支持1M扩展;通过Qwen2.5-Coder对低质数据进行清洗重写,提升训练数据质量,强化代码基础能力。 - 后训练阶段:深化Code RL(代码强化学习)训练,聚焦真实场景代码任务;拓展Agent RL(智能体强化学习)至可验证环境,在SWE-bench Verified测试中斩获开源模型最优成绩,强化实际问题解决能力。 #计算机 #Ai应用 #大模型 #Qwen3 #代码编程
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