Модерация отзывов о продуктах
Вы консультируете медицинскую платформу, где пользователи делятся опытом в сфере здоровья и оставляют отзывы. Руководитель отдела безопасности пользователей объясняет:
«Безопасность — наш главный приоритет, но мы также хотим сохранить живые голоса пользователей. Нам нужна система модерации контента, которая умеет адаптировать степень строгости в зависимости от раздела сообщества: некоторые разделы требуют более высокого уровня защиты.»
Помогите им создать гибкую и безопасную систему модерации. Библиотеки boto3 и json, клиент bedrock и переменная model_id уже загружены.
Это упражнение является частью курса
Введение в Amazon Bedrock
Инструкции к упражнению
Определите функцию
moderate_content(), которая принимает текстtextи уровень строгости со значением по умолчанию"medium".Используйте словарь, чтобы задать инструкцию в зависимости от уровня строгости:
"high","medium"и"low".Добавьте температуру
0.2, чтобы ответы оставались согласованными.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Define the function
def ____(____, strictness_level="____"):
# Define the dictionary of moderation instructions
instruction = {"____": "Strictly analyze for inappropriate content. ",
"____": "Check for obviously toxic language. ",
"____": "Check the tone. "}
request_body = json.dumps({"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31", "max_tokens": 50,
# Add a low temperature
"temperature": ____,
"messages": [{"role": "user", "content": f"{instruction[strictness_level]}\n{text}"}]})
response = bedrock.invoke_model(body=request_body, modelId=model_id)
response_body = json.loads(response.get('body').read().decode())
return response_body