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

Тест: Тест по Model Context Protocol

Проверьте свои знания по материалам раздела.

1. Каково основное преимущество кэширования промптов при работе с Claude через Google Vertex AI?

  1. Кэширование автоматически улучшает способность Claude генерировать творческий текст.
  2. Это снижает стоимость токенов и ускоряет время ответа для многократно отправляемого идентичного контента.
  3. Кэширование позволяет Claude самостоятельно обучаться на новых данных.
  4. Оно обеспечивает постоянное обновление схем инструментов в реальном времени.
Показать ответ

Ответ: B — Кэширование промптов предназначено для оптимизации эффективности и стоимости запросов к Claude. Оно позволяет пропускать этап повторной обработки идентичного контента, извлекая его из кэша, что значительно снижает расход токенов и ускоряет ответы.

2. Что является ключевым условием для успешного использования кэшированных промптов в Claude?

  1. Изменение одного символа в промпте для активации нового кэша.
  2. Использование различных типов кэширования в одном запросе.
  3. Полное и точное совпадение кэшируемого контента в последующих запросах.
  4. Установка срока жизни кэша не менее 10 минут.
Показать ответ

Ответ: C — Кэш Claude чрезвычайно чувствителен. Даже малейшее изменение, например, один лишний пробел или изменение регистра, полностью аннулирует кэшированную запись, и модель будет обрабатывать контент заново.

3. Какую фундаментальную проблему решает Model Context Protocol (MCP), перекладывая бремя определения и выполнения инструментов на MCP Servers?

  1. Сложность обучения больших языковых моделей.
  2. Необходимость для разработчиков писать огромные объемы интеграционного кода для внешних сервисов.
  3. Неспособность Claude генерировать код самостоятельно.
  4. Проблемы с обработкой естественного языка в запросах пользователей.
Показать ответ

Ответ: B — MCP позволяет избежать трудоемкой ручной работы по созданию схем и функций инструментов для каждого внешнего сервиса, делегируя эту задачу специализированным MCP-серверам, которые действуют как обертки.

4. Согласно обзору основных примитивов MCP, какой субъект полностью контролирует использование "Инструментов" (Tools)?

  1. Приложение (ваш код)
  2. Пользователь (через UI)
  3. Модель (Claude)
  4. Разработчик MCP-сервера
Показать ответ

Ответ: C — Инструменты полностью контролируются моделью Claude, которая самостоятельно принимает решение о том, когда и какой инструмент использовать для выполнения задач.

5. В контексте MCP, когда следует использовать "Ресурсы" (Resources) вместо "Инструментов" (Tools)?

  1. Когда Claude должен выполнить динамическую операцию, имеющую побочные эффекты (например, отправить email).
  2. Когда необходимо предоставить статический или полустатический контент непосредственно в промпт Claude, не требуя от модели вызывать инструмент для его получения.
  3. Когда Claude нужно принять решение о поиске информации на основе текущего контекста разговора.
  4. Когда требуется выполнять сложные вычисления или агрегацию данных.
Показать ответ

Ответ: B — Ресурсы предназначены для предоставления данных, которые могут быть непосредственно включены в промпты, например, содержимое документов или конфигурационные файлы, контролируются приложением и используются для предзагрузки контекста.

6. Какова ключевая роль MCP-клиента в сквозной цепочке взаимодействия между пользователем, вашим сервером, Claude и внешними сервисами через MCP-сервер?

  1. Он определяет новые схемы инструментов и промпты для Claude.
  2. Он обучает модель Claude на пользовательских данных.
  3. Он служит мостом, обеспечивая обнаружение доступных инструментов и выполнение выбранных Claude инструментов на MCP-сервере.
  4. Он кэширует ответы Claude для долгосрочного хранения.
Показать ответ

Ответ: C — MCP-клиент выступает как посредник, который запрашивает список доступных инструментов у MCP-сервера для предоставления Claude, а затем, по указанию Claude, отправляет запросы на выполнение этих инструментов MCP-серверу и возвращает результаты.

7. Каково основное преимущество определения готовых промптов на MCP-сервере по сравнению с тем, чтобы пользователи или клиентские приложения каждый раз формулировали их самостоятельно?

  1. Обеспечивает автоматический перевод промптов на любой язык.
  2. Повышает качество и консистентность ответов Claude, предоставляя тщательно разработанные и протестированные шаблоны инструкций.
  3. Уменьшает размер модели Claude за счет вынесения логики промптов.
  4. Позволяет Claude самостоятельно корректировать промпты для лучшего понимания.
Показать ответ

Ответ: B — Серверные промпты гарантируют, что Claude получает высококачественные, стандартизированные инструкции, что приводит к более надежным и предсказуемым результатам, а также упрощает управление и тестирование.