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使用 top_p 和 max_tokens 控制输出

市场团队现在需要关于 ChefBot（旗舰烹饪机器人）的两个版本的故事：面向投资人的精炼简报，以及更具创意的"幕后花絮"博客文章。

在本练习中，boto3 和 json 库，以及 bedrock 客户端，都已预先导入。

本练习是课程的一部分

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练习说明

  • 使用较低的 top_p 和较低的 max_tokens 生成一篇精炼的故事；使用较高的 top_p 和较高的 max_tokens 生成一篇更有创意的故事，并将 max_tokens 控制在最多 200。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

def generate_story_with_params(bedrock, top_p, max_tokens):
    messages = [{"role": "user",
             "content": "Write a story about ChefBot writing a bestselling AI-powered cookbook memoir."}]
    request_body=json.dumps({"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31", "max_tokens": max_tokens,
                 "top_p": top_p, "messages": messages})
    response = bedrock.invoke_model(body=request_body, modelId='us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0')
    response_body = json.loads(response.get('body').read().decode())
    return response_body["content"][0]["text"]
    
# Modify the parameters to create the two stories
short_focused = generate_story_with_params(bedrock, ____, ____)
long_diverse = generate_story_with_params(bedrock, ____, ____)

print("More focused: ", short_focused, "More creative: ", long_diverse)
编辑并运行代码