Few-shot-Prompting für Produktbewertungen
Du arbeitest bei BrightCart, einer E-Commerce-Plattform. Auf Produktseiten erscheint jetzt ein KI‑Badge „Quick-Read“, das Tausende Kundenrezensionen zu kompakten Erkenntnissen verdichtet. Um die Insights noch einfacher zu machen, teilst du Zusammenfassungen in zwei Sätze auf: Zuerst ein herausragendes positives Fazit, danach eine ehrliche Sorge als zweiter Satz.
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 vorab geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einführung in Claude-Modelle
Anleitung zur Übung
- Setze die richtige Rolle für Claudes erste Beispielantwort.
- Bitte um eine Zusammenfassung des Produkts in 2 Sätzen.
- Übergebe das vollständige Array
messagesan den 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-4-6", max_tokens=75,
messages=____)
print(response.content[0].text)