Описание курса

О чём урок

Добро пожаловать на курс, посвященный глубокой технической интеграции и развертыванию моделей искусственного интеллекта Claude от Anthropic через платформу Google Cloud Vertex AI. Этот курс разработан для разработчиков, желающих освоить полный спектр возможностей API Claude, от базовой обработки запросов до продвинутых функций, таких как использование инструментов (Tool Use), генерация с дополненным поиском (Retrieval Augmented Generation, RAG) и Протокол контекста модели (Model Context Protocol, MCP). Мы рассмотрим практические паттерны реализации, методы оптимизации производительности и готовые к производству рабочие процессы для создания мощных приложений на базе ИИ. В этом разделе вы начнете свое знакомство с Claude, научившись настраивать и конфигурировать модели через Google Cloud Vertex AI. Мы подробно разберем, как осуществлять базовые запросы к API, и перейдем к более сложным сценариям, таким как многоходовые диалоги (multi-turn conversations). Вы узнаете, как эффективно управлять контекстом сообщений, чтобы Claude мог поддерживать последовательную и осмысленную беседу на протяжении длительного времени. Особое внимание будет уделено системным промптам (system prompts), которые позволяют задавать общую роль, личность или инструкции для модели, направляя ее поведение и стиль ответов. Также мы рассмотрим технику потоковой передачи ответов (response streaming), которая позволяет получать частичные ответы от модели по мере их генерации, улучшая пользовательский опыт за счет ощущения мгновенного отклика. Качество взаимодействия с LLM во многом зависит от искусства составления промптов. В этом разделе мы углубимся в инженерию промптов (prompt engineering), изучая принципы создания четких и прямых инструкций для Claude. Вы научитесь структурировать промпты с помощью XML-тегов, что значительно улучшает понимание моделью сложных запросов и позволяет ей генерировать более точные и форматированные ответы. Мы также рассмотрим метод предоставления примеров (few-shot prompting) для обучения модели желаемому поведению. Помимо этого, курс охватывает методы контроля вывода модели, такие как настройка параметров temperature (креативность), top-k и top-p (разнообразие ответов), которые позволяют тонко регулировать характер генерируемого текста. Важной частью работы с LLM является оценка промптов (prompt evaluation).

План урока

1. Описание курса: Claude с Google Vertex AI
2. Основы работы с Claude через API
3. Управление выводом модели и инженерия промптов
4. Использование инструментов (Tool Use) с Claude
5. Генерация с дополненным поиском (Retrieval Augmented Generation, RAG)
6. Расширенные возможности Claude
7. Протокол контекста модели (Model Context Protocol, MCP)
8. Приложения Anthropic: Claude Code и Computer Use