Собираем AI-ассистента

Характер задан — собираем продукт. AI-ассистент объединяет всё, что ты освоил: интерфейс (Telegram или веб, как в П1), Claude API (как в П3/П5), базу для истории (как в П4). Claude Code соберёт это по одному заданию.

🎯 После урока сможешь: собрать AI-ассистента с интерфейсом, Claude API и историей диалога.

Как устроен ассистент

Что делает Claude API в продукте

• Системный промпт — характер и база знаний (из прошлого урока).
• История диалога — ассистент помнит предыдущие сообщения (передаём последние 10).
• Температура низкая (0.1–0.3) — чтобы отвечал точно, а не фантазировал.

msg = client.messages.create(
    model="claude-haiku-4-5",
    system=SISTEMNYY_PROMPT,        # характер + база знаний
    messages=istoriya + [{"role": "user", "content": vopros}],
    max_tokens=500,
    temperature=0.2,
)
print(msg.content[0].text)

Системный промпт длинный (роль + вся база знаний) и повторяется в каждом запросе. Чтобы повторная часть промпта стоила заметно дешевле, включают prompt caching; на повторном чтении кэша экономия может доходить до 90%. Об этом подробнее в следующем уроке.

Задание для Claude Code

«Собери AI-ассистента для онлайн-школы: Telegram-бот + FastAPI + Claude API. Системный промпт с базой знаний, история диалога в PostgreSQL, температура 0.2, prompt caching. Отвечает по базе, при незнании — зовёт куратора».

Контрольный вопрос. Зачем ассистенту передавать историю диалога?

АИсторию передавать модели не нужно

БЧтобы запрос был длиннее и подробнее

ВЧтобы он помнил предыдущие сообщения

Подсказка: Без истории ассистент забывает, о чём говорили секунду назад.

Онлайн-проверка ответа появится позже

Контрольный вопрос. Почему температуру ставят низкой (0.1–0.3)?

АЧтобы каждый запрос стоил дешевле

БЧтобы ассистент отвечал точно по базе

ВЧтобы ассистент отвечал быстрее

Подсказка: Температура — про точность против креатива. Для консультанта нужна точность.

Онлайн-проверка ответа появится позже

Контрольный вопрос. Как называется техника, которая экономит до 90% на повторяющемся системном промпте? Впиши два слова по-английски.

Подсказка: Загляни в урок про стоимость и дашборды: там разбирали приём, который срезает счёт за одинаковое начало каждого запроса.

Онлайн-проверка ответа появится позже

Контрольный вопрос. Коллега настраивает нового ассистента-консультанта, который должен отвечать точно по базе знаний, и в вызове Claude API ставит temperature=0.9, чтобы «ответы были поживее». Это правильная настройка?

АПравильно — высокая температура делает ответы поживее

БНеправильно — для точных ответов по базе знаний нужна низкая температура (0.1–0.3), высокая делает ответ более случайным

ВНеважно, температура не влияет на точность

Подсказка: Вспомни, зачем в примере кода этого урока стоит temperature=0.2, а не больше.

Онлайн-проверка ответа появится позже

Что дальше

Ассистent отвечает по базе знаний. Но продукт с ИИ и деньгами клиентов требует защиты. В следующем уроке — безопасность и оптимизация расходов.

← Назад  ·  ↑ В начало урока  ·  ⌂ В начало курса  ·  Вперёд →