Qwen AI Prompt Cheat Sheet¶
Überblick¶
Qwen (Tongyi Qianwen) ist die umfassende Familie von großen Sprachmodellen von Alibaba Cloud, die von Grundlagen- bis Lehrmodellen mit Parametern von 0.5B bis 72B+ reicht. Das neueste Qwen2.5-Max stellt einen Durchbruch in KI-Fähigkeiten mit seiner großen Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur dar, die auf über 20 Trillion-Token vortrainiert wurde und mit Branchenführern wie GPT-4o und Claude 3.5 Sonnet konkurrieren soll.
Was ist los? Qwen apart ist seine außergewöhnliche multimodale Fähigkeiten, Unterstützung 119 Sprachen und Dialekte, umfassendes visionssprachiges Verständnis und fortschrittliche agenturbasierte Aufgabenausführung. Die Qwen-Familie umfasst spezielle Modelle wie Qwen2.5-VL für multimodale Aufgaben und Qwen2.5-Omni für end-to-end multimodale Wahrnehmung, so dass es einzigartig für komplexe, real-world Anwendungen positioniert.
Schlüsselstärken¶
Multimodale Exzellenz¶
Qwen zeichnet sich gleichzeitig durch die Verarbeitung und das Verständnis mehrerer Eingabetypen aus, darunter Text, Bilder, Audio- und Videoinhalte. Das Qwen2.5-VL-Modell kann Videos über eine Stunde lang erfassen und zeitliche Ereignisse mit bemerkenswerter Genauigkeit erfassen.
Mehrsprachige Meisterschaft¶
Mit Unterstützung von 119 Sprachen und Dialekten bricht Qwen die Sprachbarrieren effektiver ab als die meisten KI-Modelle, so dass es ideal für globale Anwendungen und interkulturelle Kommunikation.
Agent Caps¶
Qwen's Model Context Protocol (MCP) unterstützt und erweiterte Agent-Funktionen ermöglichen eine anspruchsvolle Aufgabenautomatisierung, Funktionsaufruf und komplexe Workflow-Ausführung.
Open Source Flexibilität¶
Erhältlich unter Apache 2.0 Lizenz mit Bereitstellungsoptionen auf mehreren Plattformen wie Ollama, LM Studio, SGLang und vLLM und bietet beispiellose Flexibilität für Entwickler.
Grundprinzipien¶
Klare Absichtserklärung¶
Qwen reagiert am besten, wenn Sie Ihre Absicht und das gewünschte Ergebnis am Anfang Ihrer Aufforderung klar sagen.
I need you to analyze this image and provide a detailed description of the objects, their relationships, and any text visible in the scene.
[Image attached]
```_
### Strukturierte Aufgabenaufschlüsselung
Für komplexe Aufgaben brechen sie in klare, sequentielle Schritte, die Qwen systematisch verfolgen kann.
- Analyze the target market demographics
- Identify key value propositions
- Suggest appropriate marketing channels
- Develop a content calendar outline
- Recommend success metrics
Company details: [Your company information]
### Context-Rich Prompt
Geben Sie ausreichenden Kontext und Hintergrundinformationen, um Qwen zu helfen, den vollen Umfang Ihrer Anfrage zu verstehen.
Current setup: - Node.js backend services - MongoDB databases - Docker containers on AWS ECS - Average response time: 2.3 seconds
Can you suggest optimization strategies and implementation approaches?
## Advanced Prompting Techniques
### Multimodale Förderung
Leverage Qwens außergewöhnliche multimodale Fähigkeiten, indem Textanweisungen mit visuellen, Audio- oder Videoinhalten kombiniert werden.
- A technical specification summary
- Key selling points for marketing
- Potential customer concerns and responses
- Competitive comparison points
Focus on both the visual demonstration and any spoken content.
[Video file attached]
### Kette-of-Thought mit multimodalem Kontext
Führen Sie Qwen durch komplexe Argumentation, während mehrere Arten von Eingaben.
- First, examine these three charts showing solar panel efficiency trends
- Then, analyze the financial data spreadsheet for cost projections
- Consider the policy document excerpts I've provided
- Finally, synthesize insights into investment recommendations
Think through each step explicitly, showing your reasoning process.
[Multiple files attached: charts, spreadsheet, policy documents]
Act as my research assistant for a comprehensive market analysis project. I need you to:Phase 1: Data Collection - Identify key metrics for the renewable energy sector - Suggest reliable data sources and research methodologies - Create a data collection framework
Phase 2: Analysis Framework - Design analytical approaches for trend identification - Develop comparison criteria for different technologies - Establish evaluation metrics for investment potential
Phase 3: Synthesis and Reporting - Create executive summary templates - Design visualization recommendations - Suggest presentation formats for different audiences
Please work through each phase systematically, asking clarifying questions when needed.
### Funktionsaufruf und Werkzeugintegration
Leverage Qwens Funktion ruft Fähigkeiten zur automatisierten Ausführung von Aufgaben auf.
- Validates customer information
- Creates accounts in our CRM system
- Sends personalized welcome emails
- Schedules follow-up tasks
- Updates our analytics dashboard
For each step, specify: - Required input parameters - Expected outputs - Error handling procedures - Integration points with existing systems
If you need to call specific functions or APIs, please indicate the function signatures and parameters.
## Spezialisierte Anwendungsfälle
### Analyse von Langzeitinhalten
Qwen zeichnet sich durch die Analyse langwieriger Dokumente, Videos und komplexer Datensätze aus.
Content Analysis: - Key decisions made and rationale - Action items assigned to specific individuals - Strategic priorities discussed - Budget allocations mentioned
Communication Analysis: - Participation levels of different members - Areas of consensus vs. disagreement - Communication effectiveness assessment
Strategic Insights: - Alignment with company objectives - Potential risks or concerns raised - Opportunities for improvement
Please provide timestamps for important segments and create a structured summary document.
[Video file: board_meeting_Q4_2024.mp4]
### Übergeordnete Kommunikation
Nutzen Sie Qwens 119-sprachige Unterstützung für nuancierte interkulturelle Aufgaben.
- Cultural Context Analysis:
- Communication styles and preferences for each culture
- Business etiquette and protocol expectations
-
Decision-making processes and hierarchies
-
Language Adaptation:
- Translate key presentation points into appropriate languages
- Adapt messaging for cultural sensitivities
-
Suggest culturally appropriate examples and analogies
-
Strategy Development:
- Negotiation approaches for each cultural context
- Common ground identification strategies
- Potential conflict resolution approaches
Please provide specific, actionable guidance for each cultural context.
### Technische Dokumentation und Codeanalyse
Leverage Qwens starke Kodierungsfähigkeit für Entwicklungsaufgaben.
Architecture Analysis: - Service interaction patterns and dependencies - Data flow and communication protocols - Scalability and performance considerations
Code Quality Assessment: - Best practices adherence - Security vulnerability identification - Maintainability and documentation quality
Optimization Recommendations: - Performance improvement opportunities - Refactoring suggestions with specific examples - Testing strategy enhancements
Implementation Roadmap: - Priority order for improvements - Estimated effort and complexity - Risk assessment for proposed changes
[Repository link or code files attached]
## Optimierungsstrategien
### Kontext Fenstermanagement
Qwens großes Kontextfenster ermöglicht eine umfassende Informationsverarbeitung, aber strategische Organisation verbessert die Ergebnisse.
Analysis Request: Please examine all provided data sources and create a comprehensive optimization strategy. Organize your analysis into:
- Problem Identification (most critical factors)
- Solution Development (prioritized interventions)
- Implementation Plan (timeline and resources)
- Success Metrics (measurement and tracking)
[Multiple data files attached]
### Ergänzende Erfrischung
Verwenden Sie Qwens Gesprächsfähigkeiten für iterative Verbesserung der Outputs.
Round 1: Please create an initial framework covering technical skills, soft skills, and company culture integration.
After you provide the framework, I'll give feedback and we'll refine specific sections together. Focus on creating a solid foundation that we can build upon.
Please analyze the effectiveness of my previous prompts to you over our conversation history. Identify:- Most Effective Patterns:
- Prompt structures that generated high-quality responses
- Context provision methods that worked well
-
Task breakdown approaches that were successful
-
Areas for Improvement:
- Ambiguous instructions that led to clarification requests
- Missing context that limited response quality
-
Inefficient prompt structures
-
Optimization Recommendations:
- Template improvements for common task types
- Context organization best practices
- Communication style adjustments
Use this analysis to suggest improved prompting strategies for future interactions. ```_
Best Practices¶
Multimodale Stärken nutzen¶
Denken Sie immer daran, ob visuelle, Audio- oder Videoinhalte Ihre Aufforderung und Qwens Verständnis verbessern könnten.
Reichen Kontext¶
Qwens großes Kontextfenster und mehrsprachige Fähigkeiten scheinen, wenn es umfassende Hintergrundinformationen gibt.
Verwenden Sie strukturierte Ansätze¶
Zerbrechen Sie komplexe Aufgaben in klare Phasen und Schritte, die mit Qwens systematischen Verarbeitungsstärken übereinstimmen.
Kulturelle Entwicklung¶
Nutzen Sie die Konversationsfähigkeiten von Qwen, um die Outputs durch mehrere Interaktionsrunden zu verfeinern und zu verbessern.
Ausgabeformate angeben¶
Deutlich gewünschte Ausgabeformate angeben, insbesondere für technische Dokumentationen, Analyseberichte oder strukturierte Daten.
Test Cross-Platform Kompatibilität¶
Bei der Verwendung von Qwen durch verschiedene Plattformen (Ollama, LM Studio, etc.), testen Sie schnelle Wirksamkeit in allen Umgebungen.
Häufige Pitfalls zu vermeiden¶
Multimodale Kapazitäten nutzen¶
Beschränken Sie sich nicht auf text-only Interaktionen, wenn Qwen mehrere Eingabetypen gleichzeitig bearbeiten kann.
Unzureichender Kontext für komplexe Aufgaben¶
Qwens Fähigkeiten skaliert mit der Qualität und Vollständigkeit des Kontexts.
Sprachvielfalt ignorieren¶
Nutzen Sie die 119-sprachige Unterstützung von Qwen für wirklich globale Anwendungen.
Mit Blick auf Agent Caps¶
Behandeln Sie Qwen nicht als Frage-Anwender-System; nutzen Sie seine Fähigkeit, komplexe, mehrstufige Workflows auszuführen.
Generisches Prompt¶
Vermeiden Sie one-size-fits-all-Prompts; passen Sie Ihren Ansatz zu Qwens spezifischen Stärken und Fähigkeiten.
Fehlerbehebung¶
Inkonsistente multimodale Ergebnisse¶
- Stellen Sie sicher, dass die Dateiformate unterstützt und klar referiert werden
- Geben Sie explizite Anweisungen, wie verschiedene Medientypen verarbeitet werden sollen
- Test mit einfacheren multimodalen Kombinationen vor komplexen Szenarien
Fragen der Sprachverarbeitung¶
- Spezifizieren Sie die Primärsprache für die Analyse bei der Arbeit mit mehrsprachigen Inhalten
- Geben Sie kulturellen Kontext, wenn Sprachnuancen wichtig sind
- Testen Sie sprachspezifische Aufforderungen mit Muttersprachlern, wenn möglich
Agent Task Failures¶
- Bruch komplexer Workflows in kleinere, testbare Komponenten
- Klare Erfolgskriterien für jeden Schritt
- Enthalten Sie die Anweisungen zur Fehlerbehebung für gemeinsame Fehlerszenarien
Leistungsoptimierung¶
- Überwachen Sie die Antwortzeiten und passen Sie die schnelle Komplexität entsprechend an
- Verwenden Sie geeignete Modellgrößen für verschiedene Aufgabentypen
- Betrachten Sie die Batch-Verarbeitung für große Analyseaufgaben
Integrationsbeispiele¶
API Integration¶
```python
Example: Using Qwen for multimodal content analysis¶
import requests
def analyze_multimodal_content(text_prompt, image_path, video_path): payload = \\{ "model": "qwen2.5-vl", "messages": [ \\{ "role": "user", "content": [ \\{"type": "text", "text": text_prompt\\}, \\{"type": "image", "image_url": \\{"url": image_path\\}\\}, \\{"type": "video", "video_url": \\{"url": video_path\\}\\} ] \\} ], "max_tokens": 4000 \\}
response = requests.post("https://api.qwen.com/v1/chat/completions",
json=payload, headers=headers)
return response.json()
```_
Workflow Automation¶
```python
Example: Agent-based task automation with Qwen¶
class QwenAgent: def init(self, model="qwen2.5-max"): self.model = model self.conversation_history = []
def execute_workflow(self, workflow_steps):
results = \\\\{\\\\}
for step in workflow_steps:
prompt = self.build_step_prompt(step, results)
response = self.call_qwen(prompt)
results[step['name']] = response
self.conversation_history.append((prompt, response))
return results
def build_step_prompt(self, step, previous_results):
context = f"Previous results: \\\\{previous_results\\\\}\n"
return f"\\\\{context\\\\}Current task: \\\\{step['description']\\\\}\nInstructions: \\\\{step['instructions']\\\\}"
```_
Erweiterte Konfiguration¶
Modellauswahl¶
- **Qwen2.5-Max*: Best aus komplexen Gründen und groß angelegten Analysen
- **Qwen2.5-VL*: Optimal für multimodale Aufgaben mit visuellem Inhalt
- **Qwen2.5-Omni*: Ideal für umfassende multimodale Wahrnehmung
- **Qwen2-72B*: Geeignet für hochkomplexe Text-nur Aufgaben
- **Qwen2-7B*: Effizient für Standard-Konversationsanwendungen
Plattform-spezifische Optimierungen¶
Ollama Bereitstellung¶
```bash
Install and run Qwen locally¶
ollama pull qwen2.5:7b ollama run qwen2.5:7b "Your prompt here" ```_
LM Studio Integration¶
Konfigurieren Sie Qwen Modelle in LM Studio für lokale Entwicklung mit benutzerdefinierten Parametern und Feinabstimmungsoptionen.
Cloud Bereitstellung¶
Verwenden Sie Alibaba Cloud's Model Studio für Enterprise-Skala Qwen-Einsätze mit erweiterten Überwachungs- und Skalierungsfunktionen.
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*Dieses Betrugsblatt bietet umfassende Anleitung zur Maximierung Qwen AI's Fähigkeiten im gesamten Spektrum von Modellen und Anwendungen. Für die aktuellsten Informationen und Updates finden Sie die offiziellen Qwen-Dokumentation und die Alibaba Cloud-Ressourcen. *