Claude в Google Vertex AI

Подключение Claude через Google Cloud — авторизация, регионы, биллинг.

100 уроков, первые 3 бесплатно. Полный доступ: 1490 руб.

Уроки курса

  1. Welcome to the course
  2. Overview of Claude models
  3. Accessing the API
  4. Vertex AI Setup
  5. Making a request
  6. Multi-turn conversations
  7. Chat exercise
  8. System prompts
  9. System prompts exercise
  10. Temperature
  11. Course satisfaction survey
  12. Response streaming
  13. Controlling model output
  14. Structured data
  15. Structured data exercise
  16. Quiz on accessing Claude with the API
  17. Prompt evaluation
  18. A typical eval workflow
  19. Generating test datasets
  20. Running the eval
  21. Model based grading
  22. Code based grading
  23. Exercise on prompt evals
  24. Quiz on prompt evaluation
  25. Prompt engineering
  26. Being clear and direct
  27. Being specific
  28. Structure with XML tags
  29. Providing examples
  30. Exercise on prompting
  31. Quiz on prompt engineering techniques
  32. Introducing tool use
  33. Project overview
  34. Tool functions
  35. Tool schemas
  36. Handling message blocks
  37. Sending tool results
  38. Multi-turn conversations with tools
  39. Implementing multiple turns
  40. Using multiple tools
  41. The batch tool
  42. Tools for structured data
  43. The text edit tool
  44. The web search tool
  45. Quiz on tool use with Claude
  46. Introducing Retrieval Augmented Generation
  47. Text chunking strategies
  48. Text embeddings
  49. The full RAG flow
  50. Implementing the RAG flow
  51. BM25 lexical search
  52. A Multi-index RAG pipeline
  53. Reranking results
  54. Contextual retrieval
  55. Quiz on Retrieval Augmented Generation
  56. Extended thinking
  57. Image support
  58. PDF support
  59. Citations
  60. Prompt caching
  61. Rules of prompt caching
  62. Prompt caching in action
  63. Quiz on features of Claude
  64. Introducing MCP
  65. MCP clients
  66. Project setup
  67. Defining tools with MCP
  68. The server inspector
  69. Implementing a client
  70. Defining resources
  71. Accessing resources
  72. Defining prompts
  73. Prompts in the client
  74. MCP review
  75. Quiz on Model Context Protocol
  76. Anthropic apps
  77. Claude Code setup
  78. Claude Code in action
  79. Enhancements with MCP servers
  80. Parallelizing Claude Code
  81. Automated debugging
  82. Computer use
  83. How computer use works
  84. Agents and workflows
  85. Parallelization workflows
  86. Chaining workflows
  87. Routing workflows
  88. Agents and tools
  89. Environment inspection
  90. Workflows vs agents
  91. Quiz on agents and workflows
  92. Final assessment quiz
  93. Course Wrap Up
  94. Course Description
  95. Course Description
  96. Course Description
  97. Course Description
  98. Course Description
  99. Course Description
  100. Course Description

Введение: Параметр Temperature в Claude

Параметр Temperature — это мощный инструмент, который позволяет контролировать предсказуемость или креативность ответов Claude. Понимание того, как эффективно использовать этот параметр, может значительно улучшить ваши приложения, работающие с искусственным интеллектом, особенно при интеграции Claude через Google Vertex AI.

Как Claude генерирует текст

Прежде чем углубляться в детали параметра Temperature, полезно понять, как Claude генерирует текст. Когда вы отправляете Claude запрос, например: "Что вы думаете?", процесс генерации проходит через несколько основных этапов:

Например, если Claude нужно продолжить фразу "Что вы думаете...", он может присвоить 30% вероятности токену "о", 20% — "бы", 10% — "нас" и так далее. Модель выбирает один токен и повторяет этот процесс, чтобы построить полный ответ.

Что такое параметр Temperature?

Параметр Temperature — это десятичное значение в диапазоне от 0.0 до 1.0, которое напрямую влияет на эти вероятности выбора токенов. Его можно представить как регулятор "креативности" или "непредсказуемости" ответов Claude.

Таким образом, Temperature не меняет сами вероятности, которые вычисляет модель, но изменяет то, как эти вероятности интерпретируются при выборе следующего токена. Это как если бы вы давали модели "свободу" отклоняться от самого очевидного выбора.

Диапазоны Temperature и сценарии использования

Различные задачи требуют разных настроек Temperature. Выбор правильного значения критически важен для достижения желаемого результата.

Низкие значения Temperature (0.0 - 0.3)

Используйте низкие значения Temperature, когда вам нужны точные, последовательные и фактические ответы, где креативность нежелательна или даже вредна. В этом диапазоне Claude будет стремиться к наиболее вероятным и "безопасным" вариантам.

Средние значения Temperature (0.4 - 0.7)

Средние значения Temperature обеспечивают баланс между предсказуемостью и креативностью. Это хороший выбор для задач, где требуется некоторая оригинальность, но в рамках определенных ограничений или стиля.

Высокие значения Temperature (0.8 - 1.0)

Высокие значения Temperature идеально подходят для задач, где требуется максимальная креативность, оригинальность и разнообразие. Claude будет исследовать менее очевидные пути, что может привести к уникальным и неожиданным результатам.

Применение Temperature в коде

Интеграция параметра Temperature в ваш код при работе с Claude через API или SDK (например, с использованием Google Vertex AI) довольно проста. Обычно это делается путем добавления параметра temperature в объект запроса к модели.

Пример того, как это может выглядеть в Python (концептуально, без полного рабочего кода, так как он зависит от конкретного SDK):

Когда вы вызываете метод для создания сообщения (например, client.messages.create), вы передаете словарь параметров. В этот словарь вы просто добавляете ключ "temperature" со значением от 0.0 до 1.0:


# Предположим, у вас есть функция для отправки сообщений Claude
def chat_with_claude(messages, system_prompt=None, temperature=1.0):
    params = {
        "model": "claude-3-opus-20240229", # Пример модели
        "max_tokens": 1000,
        "messages": messages,
        "temperature": temperature # Здесь мы передаем значение temperature
    }
    if system_prompt:
        params["system"] = system_prompt

    # Здесь происходит вызов API, например:
    # response = anthropic_client.messages.create(**params)
    # return response.content[0].text
    return f"Ответ Claude с temperature={temperature}" # Заглушка для примера

Ключевые изменения заключаются в добавлении параметра temperature в вашу функцию или метод вызова API и включении "temperature": temperature в словарь параметров, отправляемых модели.

Примеры влияния Temperature

Чтобы лучше понять влияние Temperature, давайте рассмотрим пример генерации идей для фильмов с различными настройками.

Представьте, что вы просите Claude сгенерировать идеи для фильма. Если вы установите temperature=0.0 (очень низкое значение), Claude будет стремиться к наиболее очевидным и часто встречающимся концепциям. Вы можете последовательно получать ответы вроде: "Археолог, путешествующий во времени, должен предотвратить кражу древних артефактов." или "Детектив расследует таинственное исчезновение в маленьком городке." Ответы будут логичными, но, возможно, не очень оригинальными.

Однако, если вы установите temperature=1.0 (максимальное значение), Claude получит больше свободы для исследования менее вероятных комбинаций слов и концепций. Вы увидите гораздо большее разнообразие в генерируемых идеях, например: "Космический повар обнаруживает, что его ингредиенты — это разумные существа, которые могут петь.", "Группа пенсионеров случайно находит портал в параллельную вселенную, где они становятся супергероями.", или "Древний дух компьютера пытается воссоединить разрозненные части своей личности, разбросанные по интернету." Эти идеи будут более креативными и непредсказуемыми.

Важно помнить, что Temperature не гарантирует абсолютно разные выходы каждый раз — он просто изменяет вероятность их получения. Даже при высоких значениях Temperature Claude может иногда выдавать похожие ответы. Главное — это соответствие настройки Temperature вашей задаче:

Заключение

Параметр Temperature является одним из наиболее практичных инструментов для тонкой настройки поведения Claude, что делает его незаменимым элементом в вашем наборе инструментов для разработки приложений с искусственным интеллектом. Освоив его, вы сможете создавать более эффективные, релевантные и впечатляющие решения.