Zacznij terazZacznij za darmo

Implementacja promptowania z łańcuchem myślenia

StellarStack szykuje się do premiery swojej flagowej platformy chmurowej. Dział marketingu potrzebuje e-maila wyjaśniającego deweloperom, dlaczego warto dokonać migracji. Aby pokierować rozumowaniem Claude'a, dodasz do promptu listę kontrolną kroków myślenia.

Biblioteka json jest już zaimportowana.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wprowadzenie do Amazon Bedrock

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Opisz trzy kroki, które model powinien wykonać podczas przygotowywania odpowiedzi, używając listy numerowanej (1., 2., 3.).
  • Korzystając z listy steps jako łańcucha myślenia, wypełnij pole "text" w text_data, dołączając kroki po "\nKroki: ".

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

def generate_message_content(text_data):
    steps = [
        # Outline the steps
        "____",
        "____",
        "____"
    ]
    # Append the steps to the prompt text
    text_data["text"] += "\nSteps: " + ____
    return text_data

text_data = {"text": "Create a promotional email for the StellarStack cloud platform."}
  
print(generate_message_content(text_data))
Edytuj i uruchom kod