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

Добро пожаловать в курс по разработке с Claude API

Добро пожаловать в углубленный курс Anthropic Academy, посвященный интеграции передовых моделей искусственного интеллекта Claude в ваши приложения с помощью API. Этот курс разработан для того, чтобы предоставить разработчикам все необходимые знания и практические навыки для создания мощных, интеллектуальных систем, использующих возможности Claude. Мы пройдем путь от базовых запросов до сложных архитектур, охватывая все аспекты: от настройки API до создания многоагентных систем.

Основы работы с Claude API

Начало работы с Claude AI начинается с понимания того, как получить доступ к его возможностям через API. Мы подробно рассмотрим процесс получения ключа API и выполнения первых запросов к моделям Claude. Вы научитесь настраивать аутентификацию и конфигурировать запросы, чтобы эффективно взаимодействовать с сервисами Anthropic.

Ключевым аспектом работы с большими языковыми моделями (LLM) является управление диалогом. Курс научит вас реализовывать как однократные, так и многооборотные беседы, правильно форматируя сообщения и управляя контекстом. Мы изучим, как использовать системные промпты для определения личности и поведения модели, а также как контролировать ее ответы с помощью таких параметров, как temperature, который влияет на креативность и случайность генерации. Вы также узнаете о потоковой передаче ответов (response streaming) для улучшения пользовательского опыта и о методах получения структурированных выходных данных, таких как JSON, для легкой интеграции с вашими приложениями.

Искусство Промпт-Инжиниринга и Оценка

Эффективное взаимодействие с Claude требует мастерства в промпт-инжиниринге. Мы рассмотрим различные техники, которые помогут вам формулировать четкие и прямые инструкции для модели. Вы научитесь структурировать сложные промпты с использованием XML-тегов, что позволяет четко разделять различные части запроса, такие как инструкции, примеры и данные. Также будет уделено внимание предоставлению примеров (example-based learning), которые значительно улучшают качество ответов Claude.

Помимо создания промптов, критически важна их оценка. Курс познакомит вас с типичным рабочим процессом оценки промптов (prompt evaluation workflow). Вы узнаете, как генерировать тестовые наборы данных (test datasets) для систематической проверки производительности промптов и как запускать эти оценки. Мы рассмотрим методы оценки на основе модели (model-based grading), где Claude сам оценивает качество своих ответов, а также оценки на основе кода (code-based grading) для более детерминированных проверок.

Расширение Возможностей с Инструментами Claude

Одной из самых мощных функций Claude является возможность использования инструментов (tool use). Это позволяет модели взаимодействовать с внешними системами, выполнять действия и получать информацию, выходящую за рамки ее внутренних знаний. Мы начнем с введения в концепцию использования инструментов и рассмотрим, как Claude может вызывать функции, определенные разработчиком.

Вы научитесь обрабатывать блоки сообщений (message blocks), которые содержат запросы Claude на использование инструментов, и отправлять результаты выполнения инструментов (tool results) обратно модели. Курс охватывает реализацию многооборотных бесед с инструментами, где Claude может последовательно использовать несколько инструментов для достижения сложной цели. Мы также изучим, как использовать несколько инструментов одновременно и применять тонко настроенный вызов инструментов (fine-grained tool calling) для более точного контроля. В качестве примеров будут рассмотрены такие инструменты, как text edit tool для манипуляций с текстом и web search tool для поиска информации в интернете.

Умный Поиск и Генерация: RAG и Агенты

Для создания по-настоящему мощных приложений AI часто требуется доступ к актуальной и специфичной информации. Здесь на помощь приходит Retrieval Augmented Generation (RAG). Мы подробно рассмотрим, как Claude может извлекать информацию из внешних источников знаний перед генерацией ответа. Вы изучите различные стратегии разбиения текста на фрагменты (text chunking strategies), методы создания векторных представлений (embeddings) и полный поток RAG, включая реализацию. Курс также охватывает лексический поиск BM25 и создание многоиндексных RAG-конвейеров для работы с большими и разнообразными наборами данных.

Помимо RAG, мы углубимся в мир агентов и рабочих процессов (agents and workflows). Вы научитесь проектировать системы, в которых Claude выступает в роли интеллектуального агента, способного выполнять сложные задачи, разбивая их на подзадачи. Мы рассмотрим различные типы рабочих процессов: параллелизация (parallelization workflows) для одновременного выполнения задач, последовательное выполнение (chaining workflows) для выполнения задач по порядку и маршрутизация (routing workflows) для динамического выбора следующего шага. Будет проведено сравнение между простыми рабочими процессами и полноценными агентами, а также рассмотрены методы инспекции окружения для агентов.

Продвинутые Функции и Протоколы

Курс также охватывает ряд продвинутых функций Claude, которые могут значительно улучшить ваши приложения. Мы изучим расширенный режим мышления (extended thinking mode), который позволяет Claude выполнять более глубокий анализ и рассуждения. Вы узнаете о правилах кэширования промптов (prompt caching) и увидите, как это работает на практике для оптимизации использования API и снижения задержек. Мы также рассмотрим возможности выполнения кода (code execution) и использования Files API для работы с файлами.

Особое внимание будет уделено Протоколу Контекста Модели (MCP) (Model Context Protocol). Это мощный фреймворк для стандартизированной интеграции инструментов и ресурсов. Вы научитесь определять инструменты и ресурсы с помощью MCP, реализовывать клиентские и серверные компоненты, а также определять и использовать промпты в клиенте. MCP позволяет создавать более модульные и масштабируемые системы.

В завершение, курс представит приложения Anthropic, такие как Claude Code для автоматизированных задач разработки и Computer Use для автоматизации пользовательского интерфейса. Вы узнаете, как использовать эти приложения и как их можно улучшить с помощью серверов MCP.

Заключение

По завершении этого курса вы будете обладать глубоким пониманием и практическими навыками, необходимыми для интеграции Claude AI в широкий спектр приложений. Вы сможете создавать интеллектуальные диалоговые системы, системы генерации с дополненным поиском, автоматизированные рабочие процессы и многое другое, используя передовые возможности Anthropic API. Приготовьтесь раскрыть весь потенциал Claude и трансформировать свои идеи в реальность!