Moderation von Produktbewertungen
Du berätst eine Healthcare-Plattform, auf der Nutzer:innen Wellness-Erfahrungen und Bewertungen teilen. Die Leiterin für Nutzersicherheit erklärt:
"Sicherheit hat für uns höchste Priorität, aber wir wollen auch authentische Stimmen erhalten. Wir brauchen ein Content-Moderationssystem, das seine Strenge je nach Community-Bereich anpassen kann – manche brauchen mehr Schutz als andere."
Hilf ihnen, ein flexibles und sicheres Moderationssystem aufzubauen. Die Bibliotheken boto3 und json, der bedrock-Client und model_id wurden bereits geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einführung in Amazon Bedrock
Anleitung zur Übung
Definiere eine Funktion
moderate_content(), die einentextund eine Strenge-Einstellung akzeptiert, mit"medium"als Standardwert.Verwende ein Dictionary, um die Anweisung basierend auf der Strenge festzulegen:
"high","medium"und"low".Füge eine Temperatur von
0.2hinzu, um die Antwort konsistent zu halten.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Define the function
def ____(____, strictness_level="____"):
# Define the dictionary of moderation instructions
instruction = {"____": "Strictly analyze for inappropriate content. ",
"____": "Check for obviously toxic language. ",
"____": "Check the tone. "}
request_body = json.dumps({"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31", "max_tokens": 50,
# Add a low temperature
"temperature": ____,
"messages": [{"role": "user", "content": f"{instruction[strictness_level]}\n{text}"}]})
response = bedrock.invoke_model(body=request_body, modelId=model_id)
response_body = json.loads(response.get('body').read().decode())
return response_body