Gestructureerde output-prompts maken
Je team breidt het platform voor natuur- en wiskunde op de basisschool uit met AI-aangedreven analyses die elke cursusmodule beoordelen. Als proof of concept gebruik je Claude om een analyse te maken van de nieuwe leermodule “Geometry Basics”.
De bibliotheken boto3 en json, module_data en de bedrock-client zijn al geïmporteerd.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Introductie tot Amazon Bedrock
Oefeninstructies
- Maak de prompt af door een
PRICING-sectie toe te voegen met twee abonnementsniveaus voor de module, en eenLIMITATIONS-sectie met twee huidige beperkingen, in hetzelfde opsommingstekenformaat alsFEATURESenUSE CASES.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Add PRICING and LIMITATIONS sections
messages = [{"role": "user",
"content": """Analyze “Geometry Basics” module data in {module_data} and provide information in this format:
DESCRIPTION: [Write a 2-3 sentence description]
FEATURES: - [feature 1] - [feature 2]
USE CASES: 1. [use case 1] 2. [use case 2]
____
____"""}]
request_body = json.dumps({"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31", "max_tokens": 100, "messages": messages})
response = bedrock.invoke_model(modelId='anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0', body=request_body)
response_body = json.loads(response['body'].read().decode())
print (response_body['content'][0]['text'])