前两天，通义千问推出的 Qwen3-Embedding 系列模型（包括8B、4B和0.6B三个版本）在权威评测中表现惊艳，尤其在多语言任务和长上下文处理能力上全面超越主流竞品，成为开源嵌入模型的新王者。
性能霸榜，全尺寸领先
Qwen3-8B以70.58总分登顶榜单（超越Gemini-001的68.37），在16项评测中12项第一，尤其在检索精度（MSMARCO 57.65）、问答能力（NQ 10.06） 等关键任务上表现惊艳。
即使最小尺寸的Qwen3-0.6B（仅595M参数），总分64.34仍显著超越7B级竞品（如SFR-Mistral 60.9），小模型也有大能量！
对比BGE-M3：全方位代差优势
Qwen3在保持99%榜单合规性的同时，以更高维度参数（8B vs 568M）和4倍上下文支持，彻底改写Embedding模型性能边界！
同尺寸模型对比：性能碾压同级
同为7B级别：Qwen3-8B对比Linq-Embed-Mistral（61.47）、SFR-Mistral（60.9），性能领先超15%。
轻量级战场：Qwen3-0.6B（64.34）大幅领先同类小模型如multilingual-e5-large（63.22）、BGE-M3（59.56），证明通义千问架构的高效性。
GPUStack本地部署
根据官方文档自行部署GPUStack，官方提供了Docker镜像，可快速部署。
在GPUStack的 模型 界面，点击 部署模型 -> ModelScope，搜索qwen3-embedding。平台会自动检测你的硬件性能，推荐可以安装的量化模型版本。
gpustack 部署 qwen3-embedding
我们选择了 qwen3-embedding-8b的Q8_0量化版本，等待模型下载，提示 running，表示模型已经部署完成。
qwen3-embedding 模型部署成功
Dify中测试
现在Dify的插件市场中找到GPUStack，点击安装插件。等插件安装完成后，进行模型配置。
Dify 中配置本地GPUStack部署的 QWEN3-EMBEDDING
创建知识库，在Embedding模型中，选择我们自己部署的模型。
Dify知识库创建
把公众号的历史文章，放入知识库进行测试。
上传文档
选择Dify的父子分段策略。由于是markdown格式，希望每一个大段为一个父块，分段符选择 “#”.
配置解析方式
测试一下召回情况
召回测试
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “？”“”等问题热议不断。
事实上，
继等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？
与其焦虑……
不如成为「」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。
基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！
在这个版本当中：
第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
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您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 分享出来：包括等, 有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取↓↓↓
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）
五、AI产品经理大模型教程
阶段1：AI大模型时代的基础理解
- 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
- 内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
- 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
- 内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
- 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
- 内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
- 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
- 内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
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