Разработка с Claude API

Запросы, потоковые ответы, tool use, структурированный вывод и стоимость.

92 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. Getting an API key
  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. Structured data
  14. Structured data exercise
  15. Quiz on accessing Claude with the API
  16. Prompt evaluation
  17. A typical eval workflow
  18. Generating test datasets
  19. Running the eval
  20. Model based grading
  21. Code based grading
  22. Exercise on prompt evals
  23. Quiz on prompt evaluation
  24. Prompt engineering
  25. Being clear and direct
  26. Being specific
  27. Structure with XML tags
  28. Providing examples
  29. Exercise on prompting
  30. Quiz on prompt engineering techniques
  31. Introducing tool use
  32. Project overview
  33. Tool functions
  34. Tool schemas
  35. Handling message blocks
  36. Sending tool results
  37. Multi-turn conversations with tools
  38. Implementing multiple turns
  39. Using multiple tools
  40. Fine grained tool calling
  41. The text edit tool
  42. The web search tool
  43. Quiz on tool use with Claude
  44. Introducing Retrieval Augmented Generation
  45. Text chunking strategies
  46. Text embeddings
  47. The full RAG flow
  48. Implementing the RAG flow
  49. BM25 lexical search
  50. A Multi-Index RAG pipeline
  51. Extended thinking
  52. Image support
  53. PDF support
  54. Citations
  55. Prompt caching
  56. Rules of prompt caching
  57. Prompt caching in action
  58. Code execution and the Files API
  59. Quiz on features of Claude
  60. Introducing MCP
  61. MCP clients
  62. Project setup
  63. Defining tools with MCP
  64. The server inspector
  65. Implementing a client
  66. Defining resources
  67. Accessing resources
  68. Defining prompts
  69. Prompts in the client
  70. MCP review
  71. Quiz on Model Context Protocol
  72. Anthropic apps
  73. Claude Code setup
  74. Claude Code in action
  75. Enhancements with MCP servers
  76. Agents and workflows
  77. Parallelization workflows
  78. Chaining workflows
  79. Routing workflows
  80. Agents and tools
  81. Environment inspection
  82. Workflows vs agents
  83. Quiz on Agents and Workflows
  84. Final Assessment
  85. Course Wrap Up
  86. What You'll Learn
  87. What You'll Learn
  88. What You'll Learn
  89. What You'll Learn
  90. What You'll Learn
  91. What You'll Learn
  92. What You'll Learn

Инструмент веб-поиска в Claude: Расширяем горизонты знаний AI

В мире больших языковых моделей (LLM) таких как Claude, одной из ключевых задач является предоставление актуальной и точной информации. Однако, как известно, LLM обучаются на огромных массивах данных, которые имеют определенную "дату отсечения" (knowledge cutoff). Это означает, что модели могут не знать о самых последних событиях, специализированных данных или быстро меняющейся информации. Именно здесь на помощь приходит встроенный инструмент веб-поиска Claude.

Инструмент веб-поиска позволяет Claude самостоятельно искать информацию в интернете, чтобы отвечать на вопросы пользователей, требующие актуальных или узкоспециализированных данных. В отличие от других инструментов, где вам может потребоваться предоставить собственную реализацию, Claude полностью берет на себя весь процесс поиска. Вам нужно лишь активировать его, предоставив простую схему.

Активация и настройка инструмента веб-поиска

Прежде чем использовать инструмент веб-поиска через API, ваша организация должна включить его в консоли настроек Anthropic. Обычно это делается в разделе настроек конфиденциальности (например, по адресу https://console.anthropic.com/settings/privacy).

После активации на уровне организации, вы можете включить веб-поиск для конкретного запроса к Claude, передав соответствующую схему в массиве инструментов (tools) при вызове API. Вот как выглядит базовая схема:

web_search_schema = {
    "type": "web_search_20250305",
    "name": "web_search",
    "max_uses": 5
}

Ограничение доменов поиска для повышения надежности

В некоторых случаях вам может потребоваться, чтобы Claude искал информацию только в определенных, авторитетных источниках. Например, при запросе медицинских советов или информации о здоровье крайне важно получать данные из проверенных источников, а не из случайных блогов. Для этого вы можете использовать поле "allowed_domains":

web_search_schema = {
    "type": "web_search_20250305",
    "name": "web_search",
    "max_uses": 5,
    "allowed_domains": ["nih.gov", "who.int"]
}

В этом примере Claude будет выполнять поиск только на доменах nih.gov (Национальные институты здравоохранения США) и who.int (Всемирная организация здравоохранения). Это гарантирует, что вы получите научно обоснованную и авторитетную информацию, что критически важно для чувствительных тем.

Как Claude использует веб-поиск и структура ответа

Когда вы предоставляете схему веб-поиска, Claude автоматически решает, когда именно ему нужно использовать этот инструмент для ответа на вопрос пользователя. Если Claude определяет, что веб-поиск поможет, он выполняет его и включает результаты в свой ответ. Структура ответа Claude при использовании веб-поиска разработана для максимальной прозрачности и включает несколько типов блоков:

Такая детальная структура ответа позволяет вам точно видеть, что именно искал Claude, какие источники он нашел и какую конкретную информацию из этих источников он использовал для формирования своего ответа. Цитаты включают не только URL-адрес источника, но и точный фрагмент текста, что повышает доверие к ответам AI.

Отображение результатов поиска для пользователя

Различные типы блоков в ответе Claude предназначены для специфического отображения в пользовательском интерфейсе, что помогает пользователям лучше понимать процесс получения информации и доверять ответам AI:

Такая структура помогает пользователям понять, как Claude пришел к своим ответам, и обеспечивает прозрачность используемых источников. Формат цитирования четко показывает, какая конкретная информация взята из каких источников, что укрепляет доверие к ответам AI.

Когда использовать инструмент веб-поиска?

Инструмент веб-поиска Claude наиболее эффективен в следующих сценариях:

Просто включите схему веб-поиска в массив tools при вызове API, и Claude автоматически решит, когда веб-поиск поможет наилучшим образом ответить на вопрос пользователя. Это значительно расширяет возможности Claude, позволяя ему быть не просто хранилищем знаний, но и активным исследователем информации в реальном времени.