이 글에서는 Proof of Concept (POC) Python 스크립트를 만들어 Anthropic AI의 Claude API를 탐구할 것입니다. 이 스크립트는 Claude API의 능력을 강조하고, AI를 애플리케이션과 워크플로에 통합하는 방법을 보여줍니다.
Claude API 소개
Claude는 Anthropic AI에서 개발한 AI 모델 가족으로, 추론, 시각적 분석, 코드 생성 및 다국어 처리와 같은 고급 기능을 제공합니다.
Claude 3 모델 가족에는 Haiku(빠르고 가벼움), Sonnet(성능과 속도의 균형), Opus(가장 지능적이고 복잡한 분석 및 더 긴 작업을 처리할 수 있음) 세 가지 버전이 있습니다.
POC 스크립트의 목표
이 스크립트의 주요 목표는 Python에서 Claude API를 실험하여 우리의 기술을 개발하고 API의 능력을 보여주는 것입니다.
- Claude API 테스트: Claude API 기능을 탐색하고 효율적으로 사용하는 방법을 이해합니다.
- Python으로 자동화: Python을 사용하여 AI APIs와의 상호작용을 자동화하는 방법을 보여줍니다.
- 프롬프트 강화: Selenium을 통해 웹에서 가져온 콘텐츠를 통합하여 프롬프트를 강화하는 실험을 합니다.
스크립트의 작동 방식
anthropic_ai_poc.py
스크립트는 Claude Opus 모델을 사용하여 응답을 생성합니다. 작동 방식은 다음과 같습니다:
- 웹 콘텐츠 가져오기: Selenium을 사용하여 프롬프트에 지정된 URLs에서 콘텐츠를 추출합니다.
- 응답 생성: 강화된 프롬프트를 Claude API에 보내 응답을 받습니다.
2024년 9월 28일 업데이트: Anthropic의 Claude API를 위한 스크립트 수정
2024년 3월 최초 게시 이후, 스크립트에서 사용된 라이브러리, 특히 Selenium과 Claude API에 변경이 있었습니다. 원래 스크립트는 새로운 버전과 호환되지 않으며 최신 업데이트에 맞추어 조정이 필요했습니다.
새로운 스크립트 코드 anthropic_ai_poc.py
#!/usr/bin/env python3
import re
import sys
import os
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
import anthropic
def get_web_content(url):
if not url:
return ""
try:
chrome_options = Options()
driver = webdriver.Chrome(
service=Service(ChromeDriverManager().install()), options=chrome_options
)
driver.get(url)
web_content = driver.execute_script("return document.documentElement.innerText")
driver.quit()
return web_content if web_content else None
except Exception as e:
return None
def get_response(question, client):
urls = re.findall(r"(https?://\S+)", question)
if urls:
for url in urls:
web_content = get_web_content(url)
if web_content:
question = question.replace(url, web_content)
else:
print(f"Erreur: Le contenu web pour {url} ne peut être récupéré.")
sys.exit(1)
# Appel à l'API
response = client.messages.create(
model="claude-3-5-sonnet-20240620",
max_tokens=2048,
messages=[{"role": "user", "content": question}],
)
# Affiche uniquement le texte de la réponse
try:
print(response.content[0].text)
except (AttributeError, IndexError, TypeError) as e:
print(f"Impossible d'accéder au texte de la réponse : {e}")
print("Contenu brut de la réponse :", response.content)
# Récupère la question depuis l'argument de la ligne de commande
question = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "Quelle est ta question ?"
api_key = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY", "<ta_clé_api_anthropic>")
try:
client = anthropic.Anthropic(api_key=api_key)
get_response(question, client)
except Exception as e:
print(f"Une erreur est survenue : {e}")
try:
del client
except TypeError:
pass
사용 예
# Installation des dépendances si nécessaire :
pip install selenium
pip install anthropic
pip install webdriver_manager
# Définir la clé API Anthropic AI
export ANTHROPIC_API_KEY="<votre_clé_api>"
# On rend le script exécutable
chmod 700 anthropic_ai_poc.py
# Exécution avec une URL à résumer
./anthropic_poc.py "Fais moi un résumé de ce site stp : https://docs.mistral.ai/"
Voici un résumé du site Mistral AI :
Mistral AI est un laboratoire de recherche qui développe des modèles de langage open source et commerciaux de pointe. Leur plateforme permet aux développeurs et entreprises de créer de nouvelles applications basées sur ces modèles.
Leurs principaux modèles incluent :
- Des modèles généralistes comme Mistral Large et Mistral NeMo
- Des modèles spécialisés comme Codestral pour le code et Mistral Embed pour les représentations sémantiques
- Des modèles de recherche comme Mistral 7b, Mixtral 8x7b, etc.
Mistral AI propose des API pour :
- La génération de texte
- La génération de code
- Les embeddings
- L'appel de fonctions
- Le fine-tuning
- Le mode JSON
- Le contrôle des gardes-fous
Le site fournit de la documentation technique, des guides de démarrage rapide et des informations sur la contribution au projet. Il propose également des liens vers la communauté Mistral AI sur Discord, Twitter et GitHub.
최신 라이브러리 버전과 호환되지 않는 기존 스크립트 코드 anthropic_ai_poc.py
#!/usr/bin/env python3
import re
import sys
import os
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
import anthropic
def get_web_content(url):
if not url: # Vérifie si une URL est fournie
return ""
# Configure les options de Chrome
chrome_options = Options()
# Crée une nouvelle instance de navigateur avec les options configurées
driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)
# Fait une requête à la page web
driver.get(url)
# Récupère le contenu JavaScript de la page
web_content = driver.execute_script("return document.documentElement.innerText")
# N'oublie pas de fermer le navigateur une fois terminé
driver.quit()
return web_content
def get_response(question, client):
urls = re.findall(r'(https?://\S+)', question)
if urls: # Vérifie si une URL est fournie
for url in urls:
web_content = get_web_content(url)
if web_content:
# Remplace l'URL par le contenu du web dans le prompt
question = question.replace(url, web_content)
messages = [{"role": "user", "content": question}]
response = client.messages.create(model="claude-3-opus-20240229", max_tokens=1024, messages=messages)
# Affiche uniquement le texte du résumé
print(f"{response.content[0].text}")
# Récupère la question depuis l'argument de la ligne de commande
question = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "Quelle est ta question ?"
api_key = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY", "<ta_clé_api_anthropic>")
try:
# Crée un client Anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key=api_key)
# Obtient la réponse à la question en utilisant le client
get_response(question, client)
except Exception as e:
print(f"Une erreur est survenue : {e}")
try:
# Supprime le client
del client
except TypeError:
pass
사용 예시
사전 조건
# Optionnel - Vous aurez peut-être besoin d'installer les dépendances :
pip install selenium
pip install anthropic
# Définir la clé API Anthropic AI
export ANTHROPIC_API_KEY="<votre_clé_api>"
# Rendre le script exécutable
chmod 700 anthropic_ai_poc.py
jls42@Boo:~/git/ai$ ./anthropic_poc.py "Résume en français ce contenu : https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering"
Voici un résumé en français du contenu sur l'ingénierie des prompts :
Ce guide partage des stratégies et des tactiques pour obtenir de meilleurs résultats des grands modèles de langage comme GPT-4. Il présente six stratégies principales :
1. Écrire des instructions claires en incluant des détails, en demandant au modèle d'adopter un persona, en utilisant des délimiteurs, en spécifiant les étapes requises et en fournissant des exemples.
2. Fournir un texte de référence au modèle pour l'aider à répondre avec moins d'inventions.
3. Diviser les tâches complexes en sous-tâches plus simples, par exemple en utilisant une classification d'intentions.
4. Donner au modèle du temps pour "réfléchir" en lui demandant d'élaborer sa propre solution avant de conclure.
5. Utiliser des outils externes comme la recherche par embeddings pour une récupération efficace des connaissances ou l'exécution de code pour des calculs précis.
6. Tester les changements de manière systématique en évaluant les sorties du modèle par rapport à des réponses de référence.
Le guide fournit également des tactiques spécifiques pour chaque stratégie ainsi que des exemples de prompts. Il encourage l'expérimentation pour trouver les méthodes qui fonctionnent le mieux selon les cas d'utilisation.
jls42@Boo:~/git/ai$ ./anthropic_poc.py "que sais tu faire ?"
En tant qu'assistant conversationnel créé par Anthropic, je suis capable d'aider dans de nombreux domaines grâce à mes vastes connaissances et capacités de traitement du langage. Voici quelques exemples de ce que je peux faire :
- Répondre à des questions sur une grande variété de sujets (histoire, sciences, actualités, culture, etc)
- Aider à la rédaction et à la correction de textes
- Fournir des explications et vulgariser des concepts complexes
- Donner des conseils et des recommandations (produits, voyage, santé, développement personnel, etc)
- Faire de la résolution de problèmes et proposer des idées créatives
- Programmer dans différents langages informatiques
- Analyser des données et générer des insights
- Converser de façon naturelle sur des sujets divers
Mes capacités sont assez vastes mais je reste un assistant IA avec certaines limites. Je ne peux pas apprendre, mémoriser de nouvelles informations d'une conversation à l'autre, ressentir des émotions, ni réaliser des actions physiques dans le monde réel. Mon but est d'être un assistant utile et bienveillant pour aider au mieux les humains dans leurs tâches et questionnements, tout en respectant des principes éthiques.
N'hésite pas si tu as d'autres questions sur ce que je suis capable de faire !
jls42@Boo:~/git/ai$ ./anthropic_poc.py "Résume en français ce contenu : https://www.anthropic.com/claude"
Voici un résumé en français du contenu :
Claude est une famille de modèles d'IA fondamentale qui peuvent être utilisés dans diverses applications. Vous pouvez parler directement avec Claude sur claude.ai pour générer des idées, analyser des images et traiter de longs documents. Les développeurs et les entreprises peuvent désormais accéder à l'API et construire directement sur notre infrastructure d'IA.
Les capacités de Claude incluent le raisonnement avancé, l'analyse visuelle, la génération de code et le traitement multilingue. La famille de modèles Claude 3 offre la meilleure combinaison de vitesse et de performance pour les cas d'utilisation en entreprise, à un coût inférieur à celui des autres modèles sur le marché.
Claude se décline en trois versions : Haiku (rapide et léger), Sonnet (bon équilibre performance/vitesse) et Opus (le plus intelligent, capable de gérer des analyses complexes et des tâches plus longues).
Les avantages de Claude sont sa sécurité de niveau entreprise, sa résistance aux abus, ses capacités étendues (fenêtre contextuelle de 200K, utilisation d'outils, multimodalité) et sa fiabilité (faible taux d'hallucination, précision sur de très longs documents).
Vous pouvez discuter avec Claude pour vous aider dans votre travail ou utiliser l'API pour intégrer Claude dans vos workflows et ceux de vos clients, permettant à l'IA de transformer votre entreprise.
이 스크립트는 Claude API를 사용하여 AI와의 상호작용을 자동화하고 강화하는 방법에 대한 아이디어를 제공합니다. 필요에 맞게 스크립트를 실험하고 조정하십시오.
이 문서는 gpt-4o 모델을 사용하여 fr 버전에서 ko 언어로 번역되었습니다. 번역 과정에 대한 자세한 정보는 https://gitlab.com/jls42/ai-powered-markdown-translator를 참조하십시오.