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Anthropic Cookbook の おすすめレシピ ぬこぬこ @schroneko

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みなさん！

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Claude くん 推してますか？ ✋

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Claude くん 推しましょう？ ❤️

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あんた何者？

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そこそこ前から Claude を使っていたり

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100k あるのに RAG 要るん？と LT で煽ったり https://speakerdeck.com/schroneko/context-window-noohua

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アルファ版の Anthropic Tools を紹介したり https://qiita.com/schroneko/items/a4098baa29580ec906b8

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リリース直後に System Prompt を解析したり https://twitter.com/schroneko/status/1765372238503760324

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推し活に励んでいる最中 2023 年 9 月に登場 Anthropic Cookbook

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What is the Anthropic Cookbook? Jupyter Notebook 形式で 書かれたそのまま実行でき る Claude の事例集 https://github.com/anthropics/anthropic-cookbook つまり聖書 📕

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misc Claudeの様々な機能や 使い方に関するノートブック third_party 外部サービスやライブラリとの 連携に関するノートブック multimodal 画像や音声などマルチモーダル データを扱うノートブック tool_use ツールを使わせたり特定の タスクを行わせるノートブック

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（うれしいことに） 多過ぎて読み切れない... ノートブック形式なので Google 翻訳して読めない...

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そうだ 💡 Claude くんに 読んでもらおう ※1. 資料はのちほど公開します！　　 ※2. 巻末おまけにどう要約したか記載

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misc/* そのいち read_web_pages_with_haiku.ipynb: PythonでAnthropicのClaude APIを使用してWebペ ージのコンテンツを要約する方法を説明しています。 metaprompt.ipynb: タスクに応じたプロンプトを生成するツール「Metaprompt」の使 い方を説明しています。 illustrated_responses.ipynb: Stable Diffusion APIを使用してClaudeの応答をイラスト化 する方法を説明しています。 pdf_upload_summarization.ipynb: PDFをClaudeに「アップロード」してさまざまなタ スクを実行する方法を説明しています。 using_citations.ipynb: Claudeに情報源を引用させる方法を説明し、アプリケーションの 信頼性と透明性を向上させる方法を示しています。

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misc/* そのに how_to_enable_json_mode.ipynb: ClaudeからJSONを確実に取得する方法を説明して います。 building_evals.ipynb: Claudeの精度を最適化するための評価の構築方法と一般的なパタ ーンを説明しています。 building_moderation_filter.ipynb: Claudeを使ってユーザー生成テキストのコンテンツ モデレーションフィルターを構築する方法を説明しています。 mc_qa.ipynb: 長い政府文書の中からClaudeが質問に答えられるかどうかを実験的にテス トしています。

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multimodal/* how_to_transcribe_text.ipynb: Claudeを使用して、画像やPDF内の非構造化テキストや 情報を構造化テキストに変換する方法を説明しています。 best_practices_for_vision.ipynb: Claudeのビジョン機能を最大限に活用するためのベス トプラクティスとヒントを紹介しています。 reading_charts_graphs_powerpoints.ipynb: Claudeを使ってチャート、グラフ、スライ ドデッキを読み取り、それらから情報を抽出する方法を示しています。このあと解説 💡 using_sub_agents.ipynb: Claudeの強力なOpusモデルとHaikuサブエージェントモデル を使って、Appleの2023年財務報告書を分析する方法を説明しています。 getting_started_with_vision.ipynb: AnthropicのAPIを通じて画像をClaudeに渡す基本的 な方法を説明しています。

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third_party/* そのいち LlamaIndex/ReAct_Agent.ipynb: ReAct AgentをLlamaIndexのツールおよび QueryEngineを使って作成する方法を示したノートブック。 LlamaIndex/Basic_RAG_With_LlamaIndex.ipynb: LlamaIndexを使ってBasic RAGパイプ ラインを構築する方法を示したノートブック。 LlamaIndex/Multi_Modal.ipynb: Anthropic MultiModal LLMクラス/抽象化を使って画像 理解/推論を行う方法を示したノートブック。 LlamaIndex/Router_Query_Engine.ipynb: ユーザークエリを利用可能なクエリエンジン ツールのいずれかにルーティングするためのRouterQueryEngineの使い方を示したノー トブック。 LlamaIndex/SubQuestion_Query_Engine.ipynb: 複数のドキュメントにまたがる複雑な クエリに答えるためにSubQuestionQueryEngineを使う方法を示したノートブック。

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third_party/* そのに LlamaIndex/Multi_Document_Agents.ipynb: 大量のドキュメントに対して効率的なRAG パイプラインをDocumentAgentsの概念とReAct Agentを使って構築する方法を示したノ ートブック。 VoyageAI/how_to_create_embeddings.md: VoyageAIを使ってテキスト埋め込みを作成 し、埋め込みを用いた応用例を示したマークダウンファイル。 Wikipedia/wikipedia-search-cookbook.ipynb: ClaudeにWikipedia検索機能を与え、リ アルタイムの検索データから質問に答えさせる方法を示したノートブック。 WolframAlpha/using_llm_api.ipynb: Wolfram Alpha LLM APIをClaudeのツールとして統 合する方法を示したノートブック。 Deepgram/livestream_audio.ipynb: Deepgramを使ってライブ配信の音声をリアルタイ ムで文字起こしする方法を示したノートブック。

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third_party/* そのさん Deepgram/prerecorded_audio.ipynb: Deepgramを使って録音済みの音声ファイルを文 字起こしする方法を示したノートブック。 Brave/web_search_using_brave.ipynb: Braveの検索APIを使ってClaudeにウェブ検索機 能を与え、リアルタイムの検索結果から質問に答えさせる方法を示したノートブック。 MongoDB/rag_using_mongodb.ipynb: MongoDBとClaude 3、VoyageAIを使ってRAGシ ステムを構築する方法を示したチュートリアル。 Pinecone/rag_using_pinecone.ipynb: PineconeのベクトルデータベースとVoyage AIの 埋め込みモデルを使ってClaudeにRAG機能を与える方法を示したノートブック。 Pinecone/claude_3_rag_agent.ipynb: LangChain v1でClaude 3を使ったRAG Agentを構 築する方法を示したノートブック。

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tool_use/* tool_use_with_pydantic.ipynb: PydanticとAnthropic Tool Useを使用して、メモを保存 するツールを作成し、モデルの応答を検証する例。 calculator_tool.ipynb: Claudeに算術演算を実行させるためのシンプルな計算ツールを提 供する方法を示す例。 function_calling.ipynb: Claudeに関数呼び出しを教え、コードで関数を呼び出して値を 返し、ユーザーに最終的な応答を返す方法を示す例。 customer_service_agent.ipynb: 顧客情報の検索、注文詳細の取得、注文のキャンセルが できる顧客サービスチャットボットをClaude 3とクライアントサイドツールを使って作 成する例。 extracting_structured_json.ipynb: 要約、固有表現抽出、感情分析など、様々なタスクで 構造化されたJSONデータを抽出するために、ClaudeとTool Useを使用する例。

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ボリューム やばない？

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みっつピックアップ！

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一番初めに Claude API を動かす方にオススメ。URL からウ ェブページのコンテンツを取得（requests）し、プロンプ トで要約。 すごくシンプルな機能ですが、Claude 特有の XML 形式の プロンプトの書き方がわかる。 read_web_pages_with_haiku.ipynb

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Claude には正式な JSON 出力をする方法がない ではどうやって？ 🤔 　1."{"で入力を終える 　2. XML でくくる 　3. 正規表現で抜く プロンプトでゴリ押し！ how_to_enable_json_mode.ipynb

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Claude は OpenAI API などとは異なり、Vision API を使う 時に {"type": "image", ... } を加えれば良い。 10 匹の犬が写っている"./nime_dogs.jpg" というファイル も Step By Step で考えることで Hallucination を減らす。 best_practices_for_vision.ipynb

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いかがですか？ 手元で動かしてみたくて ウズウズしてきたでしょう？

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Claude くん みんなで一緒に 推しましょう ❤️

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おしまい

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おまけ：そのいち Q. どうやって要約させたの？ A. れみおさんの記事を参考に、特定のディレクトリ以下のファイルの中身をひ とつのファイルに出力するシェルスクリプトコマンドを作成し、それを元に出 力したファイルを Claude にアップロードしています。 ※正確には token count を減らすために .ipynb → .py への変換をしています。 要約のためのプロンプトは「おまけ：そのさん」にて

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No content

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おまけ：そのに Q. Claude のトークン数カウンターでおすすめのものはある？ A. OpenAI は専用のトークン数カウントページを用意していますが Anthropic にはそれがありません。サードパーティのはいくつか見かけたのですが正直使 いづらかったため、私は自作の Hugging Face Spaces にデプロイしたものを使 っています。 https://huggingface.co/spaces/schroneko/tokencount

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おまけ：そのさん Q. 今回使ったプロンプトは？ A. ディレクトリ内のファイル一式の要約 上記は同じディレクトリ配下のファイルを出力しひとつにまとめたファイルで す。上記のファイルをもとに各ファイルにおける一言まとめを作成しなさい。 フォーマットは「ファイル名: ひとことまとめ」としてください。 A. ファイルの自然言語への変換 上記ファイルの処理の手順をオーダーリストで出力しなさい。情報を抜け落ち なくすべて記載し、再現できるだけの自然言語に圧縮しなさい。

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おまけ：そのよん Q. function_calling.ipynb 気になるんだけど？ A. ノートブックを開いていただくと現在このノートブックに記載の方法は非推 奨となったりました。代わりに案内されているものが Anthropic Tools です。 12 月の記事ですが基本機能は同じです。 もし動かなかったら教えていただけると。 https://github.com/anthropics/anthropic-tools https://qiita.com/schroneko/items/a4098baa29580ec906b8