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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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博弈1周前
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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