Few-Shot-Prompting für Produktrezensionen
Du arbeitest für BrightCart, eine E-Commerce-Plattform. Auf den Produktseiten gibt es jetzt ein KI-Badge „Quick-Read“, das tausende Kundenrezensionen zu kompakten Erkenntnissen verdichtet. Um die Insights noch einfacher zu machen, teilst du die Zusammenfassungen in zwei Sätze auf: einen herausragenden positiven Punkt als ersten Satz und einen ehrlichen Kritikpunkt als zweiten.
Bringe Claude dieses genaue Format per Few-Shot-Prompting bei, damit jedes zukünftige Produkt dieselbe ausgewogene Zusammenfassung erhält.
Die Bibliothek anthropic, der client und ein Beispiel raw_review sind bereits geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einführung in Claude-Modelle
Anleitung zur Übung
- Setze die korrekte Rolle für Claudes erste Beispielantwort.
- Bitte um eine Zusammenfassung zum Produkt in 2 Sätzen.
- Übergib das vollständige Array
messagesbeim API-Aufruf.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
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-4-0", max_tokens=75,
messages=____)
print(response.content[0].text)