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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

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Instructions

  • Définissez le role pour la requête de contenu de l’utilisateur.
  • Rédigez un message improved_system qui couvre les exigences des réseaux sociaux, notamment utiliser des émojis.
  • Appliquez le message improved_system au 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)
Modifier et exécuter le code