ÎncepețiÎncepe gratuit

Few-shot prompting pentru recenzii de produse

Lucrezi pentru BrightCart, o platformă de e-commerce. Paginile de produse afișează acum un badge AI „Quick-Read" care condensează mii de recenzii ale clienților în informații esențiale. Pentru a simplifica și mai mult aceste informații, vei împărți rezumatele în două propoziții: prima evidențiază principalul punct pozitiv, iar a doua prezintă o îngrijorare sinceră.

Învață-l pe Claude exact acest format prin few-shot prompting, astfel încât fiecare produs viitor să primească același rezumat echilibrat.

Biblioteca anthropic, client și un eșantion raw_review sunt preîncărcate.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în modelele Claude

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Setează rolul corect pentru primul răspuns exemplu al lui Claude.
  • Cere scrierea unui rezumat de 2 propoziții despre produs.
  • Transmite array-ul complet messages apelului API.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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)
Editează și rulează codul