Few-shot prompting voor productreviews
Je werkt bij BrightCart, een e-commerceplatform. Productpagina's tonen nu een AI-badge “Quick-Read” die duizenden klantreviews samenvat tot behapbare inzichten. Om de inzichten nog eenvoudiger te maken, splits je samenvattingen op in twee zinnen: eerst de opvallende positieve conclusie, daarna één eerlijke zorg.
Leer Claude dit exacte format via few-shot prompting, zodat elk toekomstig product dezelfde gebalanceerde samenvatting krijgt.
De anthropic-bibliotheek, client en een voorbeeld raw_review zijn al ingeladen.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Introductie tot Claude-modellen
Oefeninstructies
- Stel de juiste rol in voor Claude's eerste voorbeeldreactie.
- Vraag om een samenvatting van 2 zinnen over het product te schrijven.
- Geef de volledige
messages-array door aan de API-aanroep.
Interactieve oefening met praktijkervaring
Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.
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)