Few-shot Prompting สำหรับรีวิวสินค้า
คุณทำงานให้กับ BrightCart แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซแห่งหนึ่ง หน้าสินค้าตอนนี้แสดงตรา AI "Quick-Read" ที่สรุปรีวิวจากลูกค้าหลายพันรายการให้กระชับและอ่านง่าย เพื่อให้สรุปใจความนั้นกระชับยิ่งขึ้น จึงแบ่งออกเป็น 2 ประโยค ได้แก่ จุดเด่นที่โดดเด่นที่สุดเป็นประโยคแรก และข้อกังวลที่ควรทราบเป็นประโยคที่สอง
สอน Claude ให้ใช้รูปแบบนี้ผ่าน few-shot prompting เพื่อให้สินค้าทุกชิ้นได้รับสรุปที่สมดุลในแบบเดียวกัน
ไลบรารี anthropic, client และตัวอย่าง raw_review ถูกโหลดไว้ให้แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Claude Models เบื้องต้น
คำแนะนำการฝึกหัด
- กำหนด role ที่ถูกต้องสำหรับตัวอย่างการตอบกลับแรกของ Claude
- ขอให้เขียนสรุป 2 ประโยคเกี่ยวกับสินค้า
- ส่ง array
messagesทั้งหมดไปยัง API call
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
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)