Используем ИИ в своих интересах. Часть 2

Комбинация 4: Long + анализ книги

Задача: проанализировать книгу на 500 000 слов.

Почему: документ, нужен большой контекст.

Глава 7. Как формулировать запросы в Qwen

7.1. Почему это важно

Запрос – это единственный интерфейс между вами и моделью. Всё, что Qwen знает о вашей задаче, он знает из запроса. Если запрос плохой – результат будет плохим. Если хороший – результат будет хорошим.

Это звучит очевидно. Но большинство людей пишут запросы так, как будто модель умеет читать мысли.

«Напиши текст» – это не запрос. Это надежда.

7.2. Базовые принципы

Семь принципов из первой книги работают с Qwen так же, как с любой моделью. Но есть нюансы.

Принцип первый: конкретность. Чем конкретнее запрос, тем точнее результат.

Плохо: «Напиши статью о маркетинге».

Хорошо: «Напиши статью о маркетинге для малого бизнеса. 800 слов. Три раздела: социальные сети, email-рассылки, локальный SEO. Для каждого – два конкретных совета. Без воды. С примерами».

Принцип второй: контекст. Qwen не знает вашу ситуацию. Скажите ему.

Плохо: «Напиши письмо клиенту».

Хорошо: «Напиши письмо клиенту, который задержал оплату на две недели. Тон – вежливый, но настойчивый. Наша компания – поставщик оборудования. Клиент – строительная фирма. Цель письма – получить оплату до конца месяца. Объём – до 150 слов».

Принцип третий: формат. Если нужен конкретный формат – скажите.

«Оформи как таблицу». «Сделай список из пяти пунктов». «Напиши ровно 200 слов». «Выдели жирным ключевые термины».

Принцип четвёртый: роль. Qwen можно поставить в позицию.

«Ты – опытный юрист». «Ты – редактор с двадцатилетним стажем». «Ты – скептически настроенный инвестор».

Принцип пятый: ограничения. Скажите, чего делать не нужно.

«Не используй маркированные списки». «Не пиши вступление». «Не предлагай альтернативы». «Не извиняйся».

Принцип шестой: итерация. Первый ответ не идеален. Уточняйте.

Принцип седьмой: верификация. Проверяйте критически важные данные.

7.3. Особенности Qwen: русский язык

Qwen работает с русским языком. Но есть нюансы.

Нюанс первый: качество русского. Qwen3.5-397B показывает хорошие результаты на русском. Но он не «русская модель». Некоторые идиомы, культурные отсылки, специфические термины могут быть не поняты.

Что делать: если результат на русском не идеален – уточните. Или используйте GigaChat для чисто русскоязычных задач.

Нюанс второй: смешанные языки. Qwen хорошо работает с русско-китайскими задачами. Если вам нужно перевести с китайского или на китайский – Qwen справится лучше многих.

Что делать: используйте Qwen для китайского языка. Для европейских языков – ChatGPT или Claude через агрегатор.

Нюанс третий: токенизация. Русский текст токенизируется менее эффективно, чем английский. Это значит, что один и тот же текст на русском займёт больше токенов, чем на английском. Стоимость обработки русского текста выше.

Что делать: учитывайте это при оценке бюджета.

7.4. Особенности Qwen: Thinking режим

Qwen поддерживает Thinking режим – модель «думает» перед ответом. Показывает цепочку рассуждений.

Как включить:

В API: enable_thinking=True.

В веб-версии: кнопка «Deep Think».

Когда использовать:

– сложные математические задачи;

– логические рассуждения;

– многошаговые задачи;

– код со сложной логикой.

Когда НЕ использовать:

– простые задачи (избыточно);

– массовая обработка (медленно и дорого);

– задачи, где важна скорость.

Важно: не заставляйте Qwen думать пошагово. Модель уже умеет рассуждать. Навязывание цепочки может ухудшить результат.

7.5. Особенности Qwen: Function Calling

Qwen поддерживает Function Calling – вызов внешних функций.

Что это значит: Вы можете дать модели список функций. Модель решает, какую функцию вызвать, и с какими параметрами.

Пример: Вы создаёте чат-бота для интернет-магазина. Даёте модели функции: «проверить наличие товара», «оформить заказ», «узнать статус доставки». Модель сама решает, какую функцию вызвать.

Как использовать: В API: передайте список функций в параметре tools.

Когда использовать:

– агентные задачи;

– автоматизация;

– интеграция с внешними системами.

7.6. Особенности Qwen: структурированный вывод

Qwen поддерживает структурированный вывод – JSON, таблицы, списки.

Как использовать: В API: параметр response_format.

Пример запроса: «Верни результат в формате JSON: {"name": "...", "age": ..., "city": "..."}».

Что вы получите: Структурированный JSON, который можно сразу использовать в коде.

7.7. Особенности Qwen:

Qwen поддерживает поиск в интернете.

Как включить:

в API: параметр enable_search=True.

Когда использовать:

– актуальные данные;