Apprenez à résumer des fichiers PDF avec Anthropic Claude : Un tutoriel

Qu'est-ce que Claude ?

Claude est un modèle de langage de pointe (LLM) développé par Anthropic. Il est conçu pour aider les utilisateurs dans une variété de tâches, y compris agir en tant que chatbot, outil de résumé et assistant à l'écriture de code. L'une des avancées récentes les plus passionnantes est l'annonce selon laquelle Claude étendra sa taille de contexte à un incroyable 100 000 jetons, ce qui équivaut à environ 75 000 mots. Cette augmentation significative permet aux utilisateurs de travailler avec des documents et des livres volumineux plus efficacement.

L'impact de l'augmentation de la taille du contexte

Auparavant, lire des textes longs pouvait prendre des heures ; cependant, avec la nouvelle capacité de Claude, le modèle peut désormais analyser et résumer ce type de contenu en seulement quelques minutes. Cette avancée devrait rationaliser les flux de travail pour les personnes travaillant avec de grands volumes de données. En plus de sa fonctionnalité, Claude se concentre sur la sécurité des utilisateurs, en faisant un outil fiable pour diverses applications.

L'élément humain dans l'interaction avec l'IA

Les utilisateurs ont loué Claude pour créer une expérience d'interaction plus humaine par rapport à d'autres modèles. Cette caractéristique pourrait potentiellement positionner Claude comme un leader dans le paysage de l'IA, entraînant une dépendance accrue aux applications d'Anthropic dans un avenir proche.

Comment utiliser Claude

Pour accéder et utiliser Claude, les utilisateurs doivent demander un accès anticipé via Anthropic. Pour ce tutoriel, nous allons utiliser le SDK Python d'Anthropic, qui simplifie le processus de travail avec les modèles Claude. Alternativement, les utilisateurs peuvent accéder à l'API ou utiliser le SDK TypeScript/JavaScript pour plus de flexibilité dans leurs projets.

Résumé des textes avec Claude

Fichiers à résumer

Ce tutoriel se concentrera sur deux œuvres littéraires : Le Petit Prince et Le Vieil Homme et la Mer. Bien que ces textes aient respectivement des nombres de jetons de 24 815 et 40 394, ils offrent néanmoins un contenu substantiel pour l'analyse. Les fichiers seront fournis au format .pdf, et nous allons utiliser un lecteur PDF pour l'extraction.

Dépendances

Tout d'abord, créons un nouveau répertoire et un environnement virtuel pour organiser notre projet. Nous aurons besoin de dépendances spécifiques, telles que PyPDF2 et le SDK Anthropic. L'installation peut être effectuée facilement via pip. Après une installation réussie, il est crucial d'importer les bibliothèques nécessaires pour commencer à travailler avec notre modèle.

Mise en place de l'accès

Pour utiliser Claude efficacement, une clé API obtenue lors de l'accès anticipé doit être en main. Cette clé débloquera les fonctionnalités du modèle et permettra la résumation de nos textes choisis de manière efficace.

Fonctionnalité de résumé

Pour résumer les fichiers PDF donnés, nous allons créer une fonction qui lit les documents, évalue la longueur du texte, puis envoie le contenu à l'API pour résumé. L'efficacité et la précision de Claude dans le traitement de textes volumineux seront mises à l'épreuve alors que nous analyserons les résultats.

Résultats et conclusion

Les résumés produits par Claude se sont révélés être majoritairement précis, montrant la capacité du modèle à gérer efficacement de grandes sorties de texte. Ce succès initial nous laisse impatients pour le potentiel futur et les améliorations de Claude.

Pour ceux qui souhaitent explorer davantage les capacités de la technologie d'Anthropic, une opportunité imminente de contourner la liste d'attente se présente. Les membres de la communauté lablab.ais qui se sont inscrits pour le Hackathon d'Anthropic avant le 23 mai peuvent consulter notre guide étape par étape sur la façon d'accéder à l'API Anthropic Claude avant les autres.