Anthropic Cookbook のおすすめレシピ

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

みなさん！

Claude くん推してますか？ ✋

Claude くん推しましょう？ ❤️

あんた何者？

そこそこ前から Claude を使っていたり

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

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

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

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

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 📕

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

（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...

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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

ボリュームやばない？

みっつピックアップ！

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

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

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

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？

Claude くんみんなで一緒に推しましょう ❤️

おしまい

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

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

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。

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

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