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今天，PPIO 已上线 Qwen3-Embedding 系列模型！
Qwen3-Embedding 系列模型是 Qwen 模型家族的新成员。该系列模型专为文本表征、检索与排序任务设计，基于 Qwen3 基础模型进行训练，充分继承了 Qwen3 在多语言文本理解能力方面的优势。
Qwen3-Embedding 系列模型并非 chat 模型，需要通过 API 调用。现在，你可以到 PPIO 官网接入 API 进行体验。
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你还可以到 PPIO 的 B站账号观看 Embedding 模型的视频教程： https://www.bilibili.com/video/BV1FL7VzaEwe/?share_source=copy_web&vd_source=baa594f92b682489c26bd0ea4ec8cc8f
1. 什么是 Embedding 模型？
Embedding 模型是一种将离散的符号（如单词、句子、图像等）映射到连续的向量空间中的模型。在自然语言处理（NLP）领域，它通常用于将单词或句子转换为向量形式，以便计算机能够更好地处理和理解语言信息。
训练 Embedding 模型的目标是使相似的符号在向量空间中更接近，不相似的符号更远离。例如“苹果”和“香蕉”两个单词，一个好的文本 Embedding 模型会把它们编码成两个接近的向量。这样，AI 系统就可以通过“向量距离”来判断语义相似性。
Embedding 模型常见的应用场景包括：
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语义搜索 / RAG：用户提问后，先用向量查找相关文本，再送入大模型回答；
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推荐系统：将用户和物品编码成向量，进行向量匹配；
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多模态检索：输入一段文字，返回相关图片或视频；
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聚类 / 去重 / 相似性判断：快速找出文本之间的相似程度。
今天上线的 Qwen3-Embedding 系列模型有两个系列：Qwen3-Reranker（文本重排序） 和 Qwen3-Embedding（文本嵌入）。
PPIO 平台上线了 Qwen3-Reranker-8B 与 Qwen3-Embedding-8B，开发者可以灵活组合表征与排序模块，实现功能扩展。
此外，模型支持以下定制化特性：
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表征维度自定义：允许用户根据实际需求调整表征维度，有效降低应用成本；
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指令适配优化：支持用户自定义指令模板，以提升特定任务、语言或场景下的性能表现。
Qwen3-Embedding 系列在多个下游任务评估中达到行业领先水平。其中，8B 参数规模的 Embedding 模型在 MTEB 多语言 Leaderboard 榜单中位列第一（截至 2025 年 6 月 6 日，得分 70.58），性能超越众多商业 API 服务。此外，该系列的排序模型在各类文本检索场景中表现出色，显著提升了搜索结果的相关性。
Qwen3-Embedding 系列支持超过 100 种语言，涵盖主流自然语言及多种编程语言。该系列模型具备强大的多语言、跨语言及代码检索能力，能够有效应对多语言场景下的数据处理需求。
2. 在 Cherry Studio 接入 PPIO 的 Qwen3-Embedding
由于 Qwen3-Embedding 系列模型并非 chat 模型，需要通过 API 调用。我们以 Cherry Studio 为例进行接入。
（1）获取并保存【 API key 】、【 Base URL 】和【模型名称】
注册并登录 PPIO，然后打开 API 密钥管理页面，点击【创建】按钮，输入自定义密钥名称，生成 API 密钥。
❗️❗️❗️注意：密钥在服务端是加密存储，请在生成时保存好密钥（比如记录在备忘录里）；若遗失密钥，可以在控制台上删除并创建一个新的密钥。
然后到模型广场获取模型名和 Base URL，固定地址为：https://api.ppinfra.com/v3/openai
（2）在 Cherry Studio 中集成 API
下载并安装 Cherry Studio，官网：https://cherry-ai.com/download
打开 Cherry Studio，点击设置，选择【PPIO派欧云】，输入官网生成的API密钥。
点击【添加】，填入所需模型名称。
在导航栏左侧点击知识库并添加，自定义名称后，下拉嵌入模型，会看到刚刚添加的 Qwen3-Embedding-8B 模型，将其添加。
然后上传本地文档，这样一个本地知识库就搭建好了。
回到对话页面，选择刚刚构建的知识库，并点击 @ 添加一个模型。
输入问题，就可以通过本地知识库进行回答了。
