Программа курса: Claude через Bedrock

О чём урок

Добро пожаловать в курс Anthropic Academy, посвященный интеграции и развертыванию моделей Claude AI через Amazon Bedrock. В этом курсе мы проведем вас через все этапы работы с Claude, от базовых запросов до создания сложных автономных агентов. Вы узнаете, как использовать мощь больших языковых моделей (LLM) Claude в экосистеме AWS, создавая масштабируемые и высокопроизводительные приложения. Этот курс предназначен для Backend-разработчиков, создающих AI-приложения, DevOps-инженеров, оптимизирующих развертывание моделей, Full-stack-разработчиков, работающих с инструментами и агентами, Технических архитекторов, проектирующих масштабируемые AI-системы, и Инженеров по автоматизации, создающих автономных агентов. Для успешного прохождения курса вам потребуется знание программирования на Python и базовое понимание сервисов AWS и Amazon Bedrock. В основе взаимодействия с Claude лежит его API (Application Programming Interface). Amazon Bedrock предоставляет унифицированный интерфейс для доступа к различным моделям Claude, упрощая их интеграцию в ваши приложения. Вы научитесь отправлять запросы к моделям Claude, получать ответы и эффективно управлять этим процессом. Многошаговые Диалоги (Multi-Turn Conversations): Современные AI-приложения часто требуют поддержания контекста в течение нескольких обменов сообщениями. Мы рассмотрим, как структурировать запросы для создания естественных и последовательных многошаговых диалогов, что является основой для разработки чат-ботов и виртуальных ассистентов. Системные Промпты (System Prompts): Это мощный инструмент для определения личности, поведения и общих инструкций для Claude. Системный промпт позволяет вам задать тон, роль или ограничения для модели, гарантируя, что ее ответы соответствуют вашим требованиям на протяжении всего взаимодействия. Например, вы можете указать Claude быть "полезным ассистентом" или "экспертом по финансовым вопросам". Контроль Вывода Модели (Controlling Model Output): Вы узнаете, как влиять на характер ответов Claude. Это включает в себя настройку параметра temperature, который регулирует креативность и случайность вывода модели (более низкие значения делают ответы более предсказуемыми, высокие — более разнообразными). Также мы рассмотрим методы получения структурированных данных, например, в формате JSON, что критически важно для интеграции Claude с другими системами и автоматизации рабочих процессов.

План урока

1. Что вы узнаете: Claude в Amazon Bedrock
2. Основы работы с API Claude через Amazon Bedrock
3. Искусство Проектирования Промптов (Prompt Engineering)
4. Оценка Промптов (Prompt Evaluations)
5. Использование Инструментов (Tool Use)
6. Генерация с Дополнением Извлечением (Retrieval Augmented Generation - RAG)
7. Расширенные Возможности Claude
8. Протокол Контекста Модели (Model Context Protocol - MCP)