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Few-shot prompting pour des avis produits

Vous travaillez pour BrightCart, une plateforme d’e‑commerce. Les pages produit affichent désormais un badge IA « Quick-Read » qui condense des milliers d’avis clients en insights faciles à parcourir. Pour simplifier encore ces insights, vous allez scinder les résumés en deux phrases : la première met en avant le point positif majeur, la seconde formule une préoccupation honnête.

Apprenez à Claude ce format exact via un few-shot prompting, afin que tous les produits à venir bénéficient du même résumé équilibré.

La bibliothèque anthropic, le client et un exemple raw_review sont préchargés.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction aux modèles Claude

Afficher le cours

Instructions

  • Définissez le rôle correct pour le premier exemple de réponse de Claude.
  • Demandez d’écrire un résumé en 2 phrases sur le produit.
  • Passez le tableau messages complet à l’appel d’API.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

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-3-7-sonnet-latest", max_tokens=75,
    messages=____)

print(response.content[0].text)
Modifier et exécuter le code