Отправка запросов к Claude через Google Vertex AI: Ваше первое взаимодействие
Добро пожаловать в мир искусственного интеллекта Claude! В этом уроке мы сделаем первый шаг к созданию мощных приложений с использованием Claude, интегрированного с платформой Google Vertex AI. Мы сосредоточимся на практических аспектах: как установить необходимый инструментарий, настроить клиент для взаимодействия с API и, наконец, отправить ваш первый запрос к Claude, чтобы получить интеллектуальный ответ.
Использование Claude через Google Vertex AI открывает доступ к передовым возможностям генеративного ИИ в масштабируемой и безопасной облачной среде Google. Мы будем использовать Anthropic Python SDK, который значительно упрощает процесс взаимодействия с моделью.
Установка Anthropic Python SDK
Первый и самый важный шаг — это установка Anthropic Python SDK с поддержкой Vertex AI. Этот пакет позволяет вашему Python-коду легко общаться с сервисами Claude, размещенными в Google Cloud. Если вы работаете в среде Jupyter Notebook или аналогичной интерактивной среде, вы можете выполнить следующую команду:
%pip install "anthropic[vertex]"Часть [vertex] в команде установки является критически важной. Она гарантирует, что вы получите все специфические компоненты и зависимости, необходимые для корректного подключения к платформе Google Cloud Vertex AI. Без нее SDK не сможет правильно аутентифицироваться и взаимодействовать с моделями Claude, развернутыми в вашей учетной записи Google Cloud.
Создание API-клиента для Vertex AI
После установки SDK следующим шагом будет создание экземпляра клиента, который будет служить мостом между вашим кодом и API Claude на Vertex AI. Для этого вам нужно импортировать класс AnthropicVertex и инициализировать его, указав параметры вашего проекта Google Cloud:
from anthropic import AnthropicVertex
client = AnthropicVertex(region="global", project_id="ваш-project-id")
model = "claude-sonnet-4@20250514"Здесь "ваш-project-id" необходимо заменить на фактический идентификатор вашего проекта Google Cloud. Вы можете найти его в консоли Google Cloud, используя селектор проектов. Параметр region="global" указывает на глобальный регион для Vertex AI, что является стандартной практикой для многих развертываний. Мы также определяем переменную model, чтобы не вводить имя модели (например, "claude-sonnet-4@20250514") каждый раз при отправке запроса. Это делает ваш код более чистым и удобным для поддержки.
Понимание функции messages.create
Ядром взаимодействия с Claude является функция client.messages.create(). Эта функция позволяет вам отправлять запросы к модели, передавая ей необходимую информацию и получая ответы. Она принимает несколько ключевых параметров:
model: Имя модели Claude, которую вы хотите использовать (например,"claude-sonnet-4@20250514").max_tokens: Максимальное количество токенов, которое Claude может сгенерировать в своем ответе. Важно понимать, что это лимит, а не цель. Claude не будет пытаться достичь этого значения, но остановится, если его ответ превысит указанное количество токенов. Это помогает контролировать длину ответов и, соответственно, стоимость запросов.messages: Список объектов сообщений, представляющий собой историю диалога между вами и Claude. Это ключевой элемент для ведения контекстных бесед.
Представьте max_tokens как бюджет, а не как обязательство. Если вы установите его в 1000, Claude сгенерирует ответ, который, по его мнению, является наиболее подходящим, но прекратит генерацию, если ответ превысит 1000 токенов.
Структура сообщений (Messages)
Параметр messages представляет собой список словарей, где каждый словарь описывает одно сообщение в диалоге. Это похоже на переписку в чат-приложении, где есть отправитель и текст сообщения. Существует два основных типа сообщений:
- Сообщения пользователя (
"role": "user"): Это контент, который вы, как пользователь, отправляете Claude. Это могут быть вопросы, инструкции, фрагменты текста для анализа и так далее. - Сообщения ассистента (
"role": "assistant"): Это контент, который Claude сгенерировал и отправил вам в ответ. Эти сообщения обычно используются для поддержания контекста в многоходовых диалогах, чтобы Claude "помнил" свои предыдущие ответы.
Каждое сообщение представляет собой словарь с двумя обязательными ключами: "role" (либо "user", либо "assistant") и "content" (фактический текст сообщения). Например:
{
"role": "user",
"content": "Привет, Claude! Как дела?"
}{
"role": "assistant",
"content": "Привет! Я — большая языковая модель, разработанная Anthropic. У меня нет чувств, но я готов помочь вам!"
}Отправка вашего первого запроса
Теперь, когда мы понимаем все компоненты, давайте соберем их вместе и отправим наш первый запрос к Claude. Мы попросим Claude объяснить, что такое квантовые вычисления, в одном предложении:
message = client.messages.create(
model=model,
max_tokens=1000,
messages=[
{
"role": "user",
"content": "What is quantum computing? Answer in one sentence"
}
]
)В этом примере мы передаем список messages, содержащий одно сообщение от пользователя. Claude обработает этот запрос, сгенерирует ответ и вернет его в виде объекта message.
Извлечение ответа Claude
Когда вы выполняете запрос, вы получаете обратно сложный объект ответа, который содержит много метаданных о запросе и самом ответе. Чтобы получить только сгенерированный Claude текст, вам нужно обратиться к определенному полю этого объекта:
print(message.content[0].text)Эта строка кода извлекает чистый, читаемый текст из объекта ответа, игнорируя все технические детали и метаданные. Вы будете часто использовать этот шаблон при работе с ответами Claude, чтобы получить именно то, что вам нужно.
Заключение
Поздравляем! Вы только что сделали свой первый запрос к Claude через Google Vertex AI. Вы научились устанавливать SDK, создавать API-клиент, понимать ключевые параметры функции messages.create и извлекать полезный ответ. Эти фундаментальные шаги являются основой для создания более сложных и интерактивных приложений с использованием мощных возможностей Claude. Продолжайте экспериментировать с различными запросами и параметрами, чтобы глубже понять, на что способен Claude!