Few-shot prompting per le recensioni di prodotto
Lavori per BrightCart, una piattaforma di e-commerce. Le pagine prodotto ora mostrano un badge AI “Lettura rapida” che condensa migliaia di recensioni dei clienti in insight immediati. Per semplificarli ancora di più, dividerai i riepiloghi in due frasi: la prima con il principale punto di forza, la seconda con una preoccupazione onesta.
Insegna a Claude quel formato esatto tramite few-shot prompting, così ogni prodotto futuro riceverà lo stesso riepilogo bilanciato.
La libreria anthropic, il client e un campione raw_review sono già caricati.
Questo esercizio fa parte del corso
Introduzione ai modelli Claude
Istruzioni dell'esercizio
- Imposta il ruolo corretto per la prima risposta di esempio di Claude.
- Chiedi di scrivere un riepilogo in 2 frasi sul prodotto.
- Passa l'array completo
messagesalla chiamata API.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
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)