Začněte nyníZačněte zdarma

Few-shot prompting pro recenze produktů

Pracuješ pro BrightCart, e-commerce platformu. Na stránkách produktů se nově zobrazuje AI odznak „Quick-Read", který shrnuje tisíce zákaznických recenzí do stručných přehledů. Aby byly přehledy ještě srozumitelnější, rozdělíš souhrny na dvě věty: první zachytí hlavní kladnou stránku produktu, druhá upozorní na jeden reálný nedostatek.

Nauč Claudea přesně tento formát pomocí few-shot promptingu, aby každý budoucí produkt dostal stejně vyvážený souhrn.

Knihovna anthropic, proměnná client a ukázkový text raw_review jsou předem načtené.

Toto cvičení je součástí kurzu

Introduction to Claude Models

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Nastav správnou roli pro první příklad Claudeovy odpovědi.
  • Požádej ho, aby napsal dvouvětový souhrn o produktu.
  • Předej celé pole messages volání API.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

messages = [
    {"role": "user", "content": "Summarize: Nice phone, fast performance, great camera. Screen scratches easily though."},
    # Set the role for Claude's first example response
    {"role": ____, "content": "Fast performance and excellent camera make this phone stand out. However, the screen may be prone to scratching."},
    {"role": "user", "content": "Summarize: Comfortable shoes, good for walking. Run small, order size up."},
    # Write a 2-sentence summary following the established pattern
    {"role": "assistant", "content": ____},
    {"role": "user", "content": f"Summarize: {raw_review}"}]

# Pass the complete messages array to the API call
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6", max_tokens=75,
    messages=____)

print(response.content[0].text)
Upravit a spustit kód