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Qwen AI Prompting Cheat Sheet

Sinopsis

Qwen (Tongyi Qianwen) es la familia integral de Alibaba Cloud de grandes modelos de lenguaje, que van desde modelos fundacionales hasta estudios con parámetros de 0.5B a 72B+. El último Qwen2.5-Max representa un gran avance en las capacidades de IA con su arquitectura a gran escala Mixture-of-Experts (MoE), preentrenada en más de 20 billones de fichas y diseñada para competir con líderes de la industria como GPT-4o y Claude 3.5 Sonnet.

Qué conjunto Qwen apart is its exceptional multimodal capabilities, supporting 119 languages and dialects, comprehensive vision-language understanding, and advanced agent-based task execution. La familia Qwen incluye modelos especializados como Qwen2.5-VL para tareas multimodales y Qwen2.5-Omni para la percepción multimodal de extremo a extremo, lo que lo convierte en una posición única para aplicaciones complejas y reales.

Fuerza clave

Multimodal Excellence

Qwen destaca en el procesamiento y comprensión de múltiples tipos de entrada simultáneamente, incluyendo texto, imágenes, audio y contenido de vídeo. El modelo Qwen2.5-VL puede comprender vídeos de más de 1 hora de largo y capturar eventos temporales con notable precisión.

Maestría multilingüe

Con el apoyo de 119 idiomas y dialectos, Qwen rompe las barreras lingüísticas más eficazmente que la mayoría de los modelos AI, lo que lo hace ideal para aplicaciones globales y comunicación intercultural.

Capacidades del agente

El soporte del protocolo modelo de Qwen (MCP) y las capacidades de los agentes mejorados permiten la automatización de tareas sofisticada, la llamada a funciones y la ejecución compleja del flujo de trabajo.

Flexibilidad de código abierto

Disponible bajo licencia Apache 2.0 con opciones de implementación en varias plataformas incluyendo Ollama, LM Studio, SGLang y vLLM, proporcionando una flexibilidad sin precedentes para los desarrolladores.

Principios básicos de exclusión

Declaración de intenciones clara

Qwen responde mejor cuando indica claramente su intención y el resultado deseado al comienzo de su mensaje.

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]

Desglose de tareas estructurado

Para tareas complejas, descomponerlas en pasos claros y secuenciales que Qwen puede seguir sistemáticamente.

Please help me create a comprehensive marketing strategy. I need you to:

1. Analyze the target market demographics
2. Identify key value propositions
3. Suggest appropriate marketing channels
4. Develop a content calendar outline
5. Recommend success metrics

Company details: [Your company information]

Context-Rich Prompting

Proporcionar suficiente información de contexto y antecedentes para ayudar a Qwen a entender el alcance completo de su solicitud.

I'm a software engineer working on a microservices architecture for an e-commerce platform. We're experiencing latency issues between our user service and product catalog service.

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?

Técnicas avanzadas

Multimodal Prompting

Aproveche las excepcionales capacidades multimodales de Qwen combinando instrucciones de texto con contenido visual, de audio o de vídeo.

Analyze this product demonstration video and create:

1. A technical specification summary
2. Key selling points for marketing
3. Potential customer concerns and responses
4. Competitive comparison points

Focus on both the visual demonstration and any spoken content.

[Video file attached]

Cadena de pensamiento con contexto multimodal

Guía Qwen a través de un razonamiento complejo, incorporando múltiples tipos de entrada.

I'm analyzing market trends for renewable energy investments. Please work through this step-by-step:

1. First, examine these three charts showing solar panel efficiency trends
2. Then, analyze the financial data spreadsheet for cost projections
3. Consider the policy document excerpts I've provided
4. Finally, synthesize insights into investment recommendations

Think through each step explicitly, showing your reasoning process.

[Multiple files attached: charts, spreadsheet, policy documents]

Ejecución de tareas basada en el agente

Utilizar las capacidades de agente de Qwen para flujos de trabajo complejos y multi-pasos.

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.

Función de llamada e integración de herramientas

Aproveche la función de Qwen llamando capacidades para la ejecución automatizada de tareas.

I need to automate our customer onboarding process. Please help me design a workflow that:

1. Validates customer information
2. Creates accounts in our CRM system
3. Sends personalized welcome emails
4. Schedules follow-up tasks
5. 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.

Casos de uso especializados

Análisis de contenido de largo plazo

Qwen destaca en el análisis de documentos largos, videos y conjuntos de datos complejos.

Please conduct a comprehensive analysis of this 90-minute board meeting recording. I need:

**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]

Comunicación intercultural

Utilizar el apoyo de Qwen a 119 idiomas para las tareas interculturales matizadas.

I'm preparing for international business negotiations with teams from Japan, Germany, and Brazil. Please help me:

1. **Cultural Context Analysis:**
   - Communication styles and preferences for each culture
   - Business etiquette and protocol expectations
   - Decision-making processes and hierarchies

2. **Language Adaptation:**
   - Translate key presentation points into appropriate languages
   - Adapt messaging for cultural sensitivities
   - Suggest culturally appropriate examples and analogies

3. **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.

Documentación técnica y análisis del código

Aprovechar las sólidas capacidades de codificación de Qwen para las tareas de desarrollo.

Please review this microservices codebase and provide:

**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]

Estrategias de optimización

Context Window Management

La gran ventana contextual de Qwen permite el procesamiento completo de información, pero la organización estratégica mejora los resultados.

**Project Context:** E-commerce platform optimization
**Current Challenge:** Cart abandonment rate of 68%
**Available Data:** User analytics, session recordings, survey responses
**Goal:** Reduce abandonment rate to under 40% within 3 months

**Analysis Request:**
Please examine all provided data sources and create a comprehensive optimization strategy. Organize your analysis into:

1. **Problem Identification** (most critical factors)
2. **Solution Development** (prioritized interventions)
3. **Implementation Plan** (timeline and resources)
4. **Success Metrics** (measurement and tracking)

[Multiple data files attached]

Refinación iterativa

Utilice las habilidades de conversación de Qwen para mejorar iterativamente las salidas.

I'd like to develop a comprehensive training program for new software engineers. Let's work on this iteratively:

**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.

Supervisión de la ejecución

Rastrea y optimice su eficacia de impulso con Qwen.

Please analyze the effectiveness of my previous prompts to you over our conversation history. Identify:

1. **Most Effective Patterns:**
   - Prompt structures that generated high-quality responses
   - Context provision methods that worked well
   - Task breakdown approaches that were successful

2. **Areas for Improvement:**
   - Ambiguous instructions that led to clarification requests
   - Missing context that limited response quality
   - Inefficient prompt structures

3. **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.

Buenas prácticas

Leverage Multimodal Strengths

Considere siempre si el contenido visual, de audio o de vídeo podría mejorar su rapidez y la comprensión de Qwen.

Proporcionar Contexto Rico

La gran ventana de contexto de Qwen y las capacidades multilingües brillan cuando se les da información de fondo completa.

Uso de enfoques estructurados

Rompe tareas complejas en fases y pasos claros que se alinean con las fortalezas de procesamiento sistemáticas de Qwen.

Embrace Iterative Development

Aproveche las habilidades de conversación de Qwen para refinar y mejorar las salidas a través de múltiples rondas de interacción.

Especifique los formatos de salida

Indicar claramente los formatos de salida deseados, especialmente para documentación técnica, informes de análisis o datos estructurados.

Test Cross-Platform Compatibilidad

Al utilizar Qwen a través de diferentes plataformas (Ollama, LM Studio, etc.), probar la eficacia rápida a través de entornos.

Pitfalls comunes para evitar

Subutilización de capacidades multimodales

No te limites a interacciones sólo de texto cuando Qwen puede procesar varios tipos de entrada simultáneamente.

Contexto insuficiente para tareas complejas

La escala de capacidades de Qwen con la calidad y la integridad del contexto proporcionado.

Ignorar la diversidad lingüística

Aproveche el apoyo de Qwen a 119 idiomas para aplicaciones verdaderamente globales.

Sobre las capacidades del agente

No trate a Qwen como un sistema de respuesta a preguntas; apalanque su capacidad de ejecutar flujos de trabajo complejos y multi-pasos.

Generic Prompting

Evite todos los avisos y adapte su enfoque a las fortalezas y capacidades específicas de Qwen.

Solución de problemas

Resultados multimodales inconsistentes

  • Asegurar que los formatos de archivo sean compatibles y claramente referenciados
  • Proporcionar instrucciones explícitas sobre cómo se deben procesar diferentes tipos de medios
  • Prueba con combinaciones multimodales más simples antes de escenarios complejos

Cuestiones relativas al procesamiento de idiomas

  • Especifique el idioma primario para el análisis al trabajar con contenido multilingüe
  • Proporcionar contexto cultural cuando los matices del lenguaje son importantes
  • Prueba los consejos de idiomas con hablantes nativos cuando sea posible

Fracasos de trabajo del agente

  • Rompe los flujos de trabajo complejos en componentes más pequeños y probados
  • Proporcionar criterios claros de éxito para cada paso
  • Incluir instrucciones de manejo de errores para escenarios de falla comunes

Optimización del rendimiento

  • Supervisar los tiempos de respuesta y ajustar la complejidad inmediata en consecuencia
  • Use tamaños de modelo apropiados para diferentes tipos de tareas
  • Considere el procesamiento por lotes para tareas de análisis a gran escala

Ejemplos de integración

API Integration

# 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()

Automatización del flujo de trabajo

# 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']\\\\}"

Configuración avanzada

Selección de modelo

  • Qwen2.5-Max: Lo mejor para el razonamiento complejo y el análisis a gran escala
  • Qwen2.5-VL: Optimal for multimodal tasks with visual content
  • Qwen2.5-Omni: Ideal para una percepción multimodal amplia
  • Qwen2-72B: Apto para tareas de texto de alta complejidad
  • Qwen2-7B: Eficiente para aplicaciones de conversación estándar

Optimizaciones de plataformas

Despliegue de Ollama

# Install and run Qwen locally
ollama pull qwen2.5:7b
ollama run qwen2.5:7b "Your prompt here"

LM Studio Integration

Configurar modelos Qwen en LM Studio para el desarrollo local con parámetros personalizados y opciones de ajuste.

Despliegue en la nube

Utilizar el estudio modelo de Alibaba Cloud para despliegues de Qwen a escala empresarial con capacidades avanzadas de monitoreo y escalado.

-...

*Esta hoja de trampa proporciona una guía completa para maximizar Las capacidades de Qwen AI en toda su gama de modelos y aplicaciones. Para la información y actualizaciones más actuales, consulte la documentación oficial de Qwen y los recursos de Alibaba Cloud. *