Tutorial de Anthropic: Construyendo un chatbot de IA con contexto de 100,000 tokens utilizando Claude

¿Es Claude bueno para chatbots?

¡Absolutamente! Claude de Anthropics está diseñado específicamente para sobresalir en aplicaciones de chatbots. Aquí hay algunas razones por las cuales Claude se destaca:

• La seguridad como prioridad: Durante su desarrollo, la seguridad fue un enfoque principal, resultando en opiniones positivas de los usuarios.
• Gran ventana de contexto: Con una ventana de contexto de 100,000 tokens, Claude es capaz de gestionar conversaciones largas de manera más eficiente. Esto permite interacciones detalladas y una mejor retención de contexto en chats prolongados.
• Capacidad de generación de texto: La capacidad de Claude para generar textos largos es beneficiosa para los chatbots, permitiendo conversaciones más profundas y respuestas detalladas.

Con estas características, puedes crear un chatbot sofisticado que entienda y responda con precisión a las consultas de los usuarios. ¡Vamos a pasar por una guía simple sobre cómo construir un chatbot utilizando Claude!

Comenzando

Si quieres aprender a crear tu propio chatbot con Claude, comienza configurando tu carpeta de proyecto. Aquí hay un esquema básico:

1. Crea tu carpeta principal del proyecto.
2. Configura un entorno virtual.
3. Instala las bibliotecas necesarias.
4. Crea un archivo main.py e importa las bibliotecas requeridas.

Construyendo tu chatbot

Podemos usar un proyecto anterior como plantilla para simplificar nuestro proceso de desarrollo. Una característica que nos gustaría incluir es la visualización del costo de generar cada respuesta, que es crucial para llevar un seguimiento de los gastos.

import anthropics
# Inicializa el cliente de Anthropic
client = anthropics.Client()

A continuación, podemos inicializar el contexto y preparar constantes para llevar un seguimiento de los precios asociados con la generación de tokens, en relación con el USD.

Contando tokens y generando respuestas

Prepararemos una función para contar el número de tokens tanto en el aviso del usuario como en la respuesta de Claude. Esta función también proporcionará información sobre los costos de consumo:

def count_tokens(prompt, response):
    tokens_used = len(prompt.split()) + len(response.split())
    return tokens_used

Una vez que tengamos nuestra función, implementaremos un bucle de chat para recuperar mensajes del usuario, mantener el contexto y generar respuestas. Aquí está cómo se puede hacer:

while True:
    user_input = input("Tú: ")
    response = client.generate_response(user_input)
    tokens_used = count_tokens(user_input, response)
    print(f"Claude: {response}")
    print(f"Tokens utilizados: {tokens_used}")

Probando tu chatbot

Una vez que tu código esté listo, ¡es hora de probar el chatbot!

Ejecuta tu aplicación y verifica cómo responde Claude. ¿Está entendiendo correctamente tu entrada? Asegúrate de desafiar a tu chatbot con varias preguntas para examinar su capacidad de gestión de contexto, especialmente dada la gran capacidad de contexto de 100,000 tokens.

Si estás interesado, te animo a participar en nuestros Hackatones de Inteligencia Artificial, ¡particularmente en el próximo Hackatón de Anthropic! ¡No hay mejor lugar para construir tu chatbot personalizado o cualquier otra aplicación de Anthropic que en un entorno colaborativo con otros desarrolladores y mentores entusiastas!

Conclusión

En conclusión, Claude es una opción robusta para desarrollar chatbots, con un énfasis tanto en la seguridad como en el rendimiento. Aprovechando sus características únicas, puedes crear un chatbot altamente funcional y receptivo. ¡Feliz codificación!