在本文中,我们将通过创建一个Python概念验证(POC)脚本来探索Anthropic AI的Claude API。该脚本突出了Claude API的能力,并展示了如何将AI集成到您的应用程序和工作流程中。

Claude API简介

Claude是Anthropic AI开发的一个AI模型系列,它提供高级功能,如推理、视觉分析、代码生成和多语言处理。

在Claude 3模型系列中,我们有三个版本:Haiku(快速轻便)、Sonnet(性能/速度的良好平衡)和Opus(最智能,能够处理复杂分析和更长的任务)。

POC脚本目标

该脚本的主要目的是通过Python使用Claude API进行实验,以发展我们的技能并展示API的能力。

  • 测试Claude API:探索Claude API的功能并了解如何有效地使用它。
  • 使用Python自动化:展示如何利用Python自动化与AI APIs的交互。
  • 提示的丰富化:通过整合通过Selenium检索到的网页内容,尝试如何丰富提示。

脚本的运作

anthropic_ai_poc.py脚本使用Claude Opus模型生成响应。以下是它的工作流程:

  1. 获取网页内容:使用Selenium从提示中指定的URLs提取内容。
  2. 生成回应:将丰富的提示发送给Claude API以获得答案。

anthropic_ai_poc.py脚本代码

#!/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

使用示例

先决条件

# 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.

这个脚本给你一个如何使用Claude API来自动化并丰富与AI的互动的想法。随意实验并根据您的特定需求调整脚本。

此文件已从 fr 版本使用 gpt-4-1106-preview 模型翻译成 zh 语言。有关翻译过程的更多信息,请访问 https://gitlab.com/jls42/ai-powered-markdown-translator