Few-shot-promptning för produktrecensioner
Du arbetar för BrightCart, en e-handelsplattform. Produktsidor visar nu ett AI-märke, "Quick-Read", som komprimerar tusentals kundrecensioner till kompakta insikter. För att förenkla ytterligare delar du upp sammanfattningarna i två meningar: den viktigaste positiva punkten i den första, och en ärlig invändning i den andra.
Lär Claude det exakta formatet via few-shot-promptning så att varje framtida produkt får samma balanserade sammanfattning.
Biblioteket anthropic, client och ett raw_review-urval är förhandsinlästa.
Den här övningen är en del av kursen
Introduktion till Claude-modeller
Övningsinstruktioner
- Ange rätt roll för Claudes första exempelsvar.
- Be Claude skriva en sammanfattning på 2 meningar om produkten.
- Skicka hela arrayen
messagestill API-anropet.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
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)