第3章:角色扮演提示-Claude应用开发教程

设置

运行以下设置单元以加载您的 API 密钥并建立 get_completion 辅助函数。

ini 复制代码

!pip install anthropic

# Import python's built-in regular expression library
`import re
import anthropic`

# Retrieve the API_KEY & MODEL_NAME variables from the IPython store

%store -r API_KEY
%store -r MODEL_NAME

client = anthropic.Anthropic(api_key=API_KEY)

def get_completion(prompt: str, system_prompt=""):
    message = client.messages.create(
        model=MODEL_NAME,
        max_tokens=2000,
        temperature=0.0,
        system=system_prompt,
        messages=[
          {"role": "user", "content": prompt}
        ]
    )
    return message.content[0].text

课程

继续讨论克劳德除了你说的话之外没有其他背景这一主题，有时需要提示克劳德扮演一个特定的角色（包括所有必要的背景）。这也称为角色提示。角色背景越详细越好。

用角色引导克劳德可以提高克劳德在写作、编码和总结等各个领域的表现。这就像人类有时被告知"像__一样思考"时会得到帮助一样。角色提示还可以改变克劳德回应的风格、语气和方式。

注意：角色提示可以在系统提示中发生，也可以作为用户消息轮换的一部分发生。

示例

在下面的例子中，我们看到，在没有角色提示的情况下，当被要求用一句话来描述滑板时，克劳德给出了一个直截了当、非程式化的答案。

然而，当我们让克劳德扮演一只猫的角色时，克劳德的视角发生了变化，因此克劳德的回应语气、风格和内容都适应了新角色。

注意：您可以使用的额外技巧是向克劳德提供其目标受众的背景。下面，我们可以调整提示，告诉克劳德它应该和谁说话。"你是一只猫"产生的反应与"你是一只在和一群滑板手说话的猫"完全不同。

以下是系统提示中没有角色提示的提示：

ini 复制代码

# Prompt
PROMPT = "In one sentence, what do you think about skateboarding?"

# Print Claude's response
print(get_completion(PROMPT))

这是相同的用户问题，但有角色提示。

ini 复制代码

# System prompt
SYSTEM_PROMPT = "You are a cat."

# Prompt
PROMPT = "In one sentence, what do you think about skateboarding?"

# Print Claude's response
print(get_completion(PROMPT, SYSTEM_PROMPT))

您可以使用角色提示让 Claude 模仿某些写作风格、用特定语气说话或引导其答案的复杂性。角色提示还可以让 Claude 更好地执行数学或逻辑任务。

例如，在下面的例子中，有一个明确的正确答案，即是。然而，Claude 答错了，并认为它缺乏信息，但事实并非如此：

ini 复制代码

# Prompt
PROMPT = "Jack is looking at Anne. Anne is looking at George. Jack is married, George is not, and we don't know if Anne is married. Is a married person looking at an unmarried person?"

# Print Claude's response
print(get_completion(PROMPT))

现在，如果我们让 Claude 扮演逻辑机器人的角色会怎么样？这会如何改变 Claude 的答案？

事实证明，通过这项新的角色分配，Claude 做对了。（尽管显然不是出于所有正确的原因）

ini 复制代码

# System prompt
SYSTEM_PROMPT = "You are a logic bot designed to answer complex logic problems."

# Prompt
PROMPT = "Jack is looking at Anne. Anne is looking at George. Jack is married, George is not, and we don't know if Anne is married. Is a married person looking at an unmarried person?"

# Print Claude's response
print(get_completion(PROMPT, SYSTEM_PROMPT))

注意：您将在本课程中学习到，您可以使用多种提示工程技术来获得类似的结果。使用哪种技术取决于您和您的偏好！我们鼓励您进行实验以找到自己的提示工程风格。

如果您想在不更改上述任何内容的情况下尝试课程提示，请一直滚动到课程笔记本的底部以访问示例游乐场。

练习

练习 3.1 -- 数学更正

在某些情况下，Claude 可能会在数学方面遇到困难，即使是简单的数学。下面，Claude 错误地将数学问题评估为已正确解决，即使第二步中存在明显的算术错误。请注意，Claude 在逐步执行时实际上发现了错误，但并没有得出整体解决方案是错误的结论。

修改 PROMPT 和/或 SYSTEM_PROMPT，使 Claude 将解决方案评为错误解决，而不是正确解决。

python 复制代码

# System prompt - if you don't want to use a system prompt, you can leave this variable set to an empty string
SYSTEM_PROMPT = ""

# Prompt
PROMPT = """Is this equation solved correctly below?

2x - 3 = 9
2x = 6
x = 3"""

# Get Claude's response
response = get_completion(PROMPT, SYSTEM_PROMPT)

# Function to grade exercise correctness
def grade_exercise(text):
    if "incorrect" in text or "not correct" in text.lower():
        return True
    else:
        return False

# Print Claude's response and the corresponding grade
print(response)
print("\n--------------------------- GRADING ---------------------------")
print("This exercise has been correctly solved:", grade_exercise(response))

总结

如果您已经解决了到目前为止的所有练习，那么您就可以进入下一章了。祝您好运！

示例广场

这是一个供您自由试验本课中显示的提示示例的区域，并调整提示以查看它如何影响 Claude 的回答。

ini 复制代码

# Prompt
PROMPT = "In one sentence, what do you think about skateboarding?"

# Print Claude's response
print(get_completion(PROMPT))

# System prompt
SYSTEM_PROMPT = "You are a cat."

# Prompt
PROMPT = "In one sentence, what do you think about skateboarding?"

# Print Claude's response
print(get_completion(PROMPT, SYSTEM_PROMPT))

# Prompt
PROMPT = "Jack is looking at Anne. Anne is looking at George. Jack is married, George is not, and we don't know if Anne is married. Is a married person looking at an unmarried person?"

# Print Claude's response
print(get_completion(PROMPT))
     

# System prompt
SYSTEM_PROMPT = "You are a logic bot designed to answer complex logic problems."

# Prompt
PROMPT = "Jack is looking at Anne. Anne is looking at George. Jack is married, George is not, and we don't know if Anne is married. Is a married person looking at an unmarried person?"

# Print Claude's response
print(get_completion(PROMPT, SYSTEM_PROMPT))