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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AI超元域10月前
企业级最强开源大模型Qwen3震撼发布!本地部署+客观测评 🚀企业级最强开源大模型Qwen3震撼发布!本地部署+全面客观测评!Qwen3-235B-A22B+Qwen3-32B+Qwen3-14B谁是最强王者?ollama+LM Studio+vLLM本地部署 🚀🚀🚀视频简介: ✅【本地部署+真实测评】阿里巴巴Qwen3最强模型对决:从235B混合专家到14B本地部署,全方位能力测试从JSON格式化到Python编程,从SQL查询到矩阵运算,从Ollama到LM Studio到vLLM全平台部署教程 📢 本视频详细演示了阿里巴巴最新发布的Qwen3系列模型,包括混合专家架构模型(235B/22B和30B/3B)以及32B、14B、8B、4B、1.7B、0.6B等多种参数版本。📊 ⚙️ 视频分为两大部分:首先展示了如何在不同平台部署Qwen3模型,包括Windows/macOS用户使用Ollama和LM Studio进行简易部署,以及企业用户使用vLLM在Ubuntu系统进行高性能部署的完整流程。🖥️ 🔍 第二部分进行了全面的性能测试,重点对比了235B、32B和14B三个版本在知识库截止日期、幻觉问题、规律识别、JSON格式化、代码理解、SVG生成、提示词遵循、SQL能力、农夫过河问题、文档分析以及Python编程等多个维度的表现。🧠 💡 测试结果显示,开启思考模式的14B参数模型在多项测试中表现优于不开启思考模式的32B甚至235B模型,为用户选择最适合自己需求的模型版本提供了宝贵参考。✨ #Qwen3 #Qwen #AI #ollama #AIGC
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阿里开源四款Qwen3.5小模型,马斯克惊叹“智能密度”惊人 阿里近日开源Qwen3.5系列四款小尺寸模型(0.8B/2B/4B/9B),这些模型专为端侧设备优化,可在笔记本电脑甚至手机上运行。马斯克在社交媒体评价其具备“令人惊叹的智能密度”,引发开发者社区热烈反响。 #Qwen35 #马斯克 #阿里 #AI小模型 性能突破:小模型实现大能力 Qwen3.5-9B在多项基准测试中表现卓越,在GPQA Diamond、MMMU-Pro等评测中超越GPT-5 nano、Gemini 2.5 Flash-Lite等大型模型。特别是9B版本在MMMU-Pro测试中以13分优势击败GPT-5-Nano,展现出色性能。4B版本在多语言知识、视觉推理等任务接近9B水平,成为轻量级智能体的理想选择。 端侧部署优势明显 0.8B/2B版本专为移动设备和IoT边缘设备设计,具备低延时特性;4B版本支持多模态任务,平衡性能与资源消耗;9B版本在受限显存环境下提供高性价比服务。实测显示,Qwen3.5-9B在AMD Ryzen AI平台配合量化算法,处理速度达30 token/s,仅需16GB显存即可运行。 开发者积极验证应用潜力 开发者验证模型可在Mac mini等设备配合OpenClaw实现全天候运行,成本低于初级员工月薪。有用户成功在iPhone部署,引发移动端应用热潮。虽然小模型在复杂数学推理方面存在局限,但其在特定任务上已达到商用级水平。 此次开源标志着端侧AI能力显著提升,为低成本AI部署开辟新路径。模型已在魔搭社区和Hugging Face开放下载,助力全球开发者探索边缘计算新场景。
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博弈4天前
使用22G单卡的2080ti,2卡即可运行Qwen3.5-35B-A3B-Q8_0.gguf量化版,上下文设置130K ,每卡占约20G显存,模型大小35G,总显存占用40G左右,在0上下文情况下,首句话速度70token/s,使用opencode在vscode进行编程测试,首上下文1.3K,首句话速度66token/s,当上下文2万时,速度62token/s,当上下文5万时,速度52token/s,当上下文50%,7万时,速度45token/s 运行命令:CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5 ~/llama.cpp/build/bin/llama-server --port 8000 --host 0.0.0.0 --n-gpu-layers -1 --parallel 1 --ctx-size 130000 --flash-attn on --batch-size 4096 --ubatch-size 2048 --cont-batching --no-mmap --mlock --split-mode layer --cache-type-k q8_0 --cache-type-v q8_0 --temp 0.6 --top-p 0.95 --top-k 20 -m /home/boyiu/models/GGUF/Qwen3.5/Qwen3.5-35B-A3B-Q8_0.gguf --jinja --chat-template-file /home/boyiu/models/jinja/Qwen3.5-35B-A3B-Q8_0/chat_template.jinja 由于GGUF量化版在llama.cpp运行时,会出现"System message must be at the beginning"(系统消息必须在开头)的错误问题,需要下载原.jinja发送给大模型,修改为,模板允许系统消息不在开头,单独使用--jinja即可正常回复,与Qwen3.5-122B-A10B同样问题 编码能力与Qwen3.5-122B-A10B相当,由于速度快,能力并不弱,所以完胜A10B,但是在编码指令遵循,逻辑方面还差点意思,在60G以下模型体积下,这款模型应该没有对手,性价比超高,期待deepseek v4版本发布后进行测评#大模型 #量化
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