Tester et affiner les messages système
Chez Redwood Consulting, l’équipe marketing fait la promotion du livre blanc annuel Tech Forecast sur LinkedIn. Les publications doivent être à la fois conversationnelles et professionnelles, mais votre première itération a produit des posts fades, sans hashtags. Vous allez devoir écrire un message système amélioré qui génère à chaque fois un contenu dynamique et conforme à la marque.
La bibliothèque anthropic, client, content_request et la chaîne current_system sont préchargées.
Cet exercice fait partie du cours
Introduction aux modèles Claude
Instructions
- Définissez le
rolepour la requête de contenu de l’utilisateur. - Rédigez un message
improved_systemqui couvre les exigences des réseaux sociaux, notamment utiliser des émojis. - Appliquez le message
improved_systemau test final.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Test current system message
test_response = client.messages.create(
model="claude-3-7-sonnet-latest", max_tokens=75, system=current_system,
messages=[{"role": ____, "content": content_request}])
print("Current output:", test_response.content[0].text)
# Create improved system message based on problems identified
improved_system = ____
final_response = client.messages.create(
# Apply the improved system message
model="claude-3-7-sonnet-latest", max_tokens=75, system=____,
messages=[{"role": "user", "content": content_request}])
print("\nImproved output:", final_response.content[0].text)