О чём урок
На пути создания сложных и интерактивных приложений, использующих мощь больших языковых моделей (LLM) вроде Claude, одним из ключевых элементов является эффективное управление промптами. В контексте Anthropic Academy и работы с Claude через Google Vertex AI, мы рассмотрим, как клиентские приложения могут взаимодействовать с серверной частью (нашей системой MCP) для динамического получения и использования промптов. Этот подход позволяет создавать гибкие, масштабируемые и легко поддерживаемые решения, где логика промптов централизована, а клиент лишь инициирует их выполнение. В нашей архитектуре MCP (Multi-Client Platform) промпт — это не просто статичный текстовый запрос. Это заранее определенный, многократно используемый шаблон диалога, который может включать в себя сообщения от пользователя и ассистента, а также инструкции для Claude. Такие промпты хранятся и управляются на серверной стороне, что обеспечивает их высокое качество, согласованность и возможность централизованного тестирования. Представьте их как «готовые рабочие процессы», которые объединяют инструменты и ресурсы вашего сервера для выполнения конкретных задач. Например, один промпт может быть предназначен для форматирования документа, другой — для генерации сводки, а третий — для ответа на вопросы по определенной базе знаний. Клиентское приложение, будь то веб-интерфейс, мобильное приложение или инструмент командной строки (CLI), взаимодействует с сервером MCP для работы с промптами. Это взаимодействие включает две основные операции: Первый шаг для любого клиента — это узнать, какие промпты доступны на сервере. Это реализуется через простой вызов метода, например, list_prompts. Клиент отправляет запрос на сервер, и в ответ получает список всех определенных промптов. Это позволяет клиентскому интерфейсу динамически отображать доступные функции или команды для пользователя, не требуя жесткого кодирования информации о промптах. Например, в коде это может выглядеть так: Этот метод просто запрашивает у текущей session список промптов и возвращает их. Самая интересная часть — это получение и использование индивидуального промпта. Когда пользователь выбирает определенную функцию (например, "отформатировать документ"), клиентское приложение вызывает метод get_prompt, передавая имя промпта (prompt_name) и словарь аргументов (args).
План урока
- Управление промптами в клиентских приложениях для Claude через Google Vertex AI
- Что такое промпт в контексте MCP?
- Взаимодействие клиента и сервера: Основные операции
- Получение списка доступных промптов
- Запрос конкретного промпта с аргументами
- Как работают аргументы промптов?
- Жизненный цикл выполнения промпта
- Преимущества использования серверных промптов
Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.