Claude 2 और Claude 2 API के साथ शुरुआत करें

यदि आप अपने अनुप्रयोग में अधिक स्वाभाविक और अत्यंत सटीक भाषा मॉडल एकीकृत करना चाहते हैं, तो Anthropic का Claude 2 आपका सर्वोत्तम विकल्प है। यह एक सार्वजनिक चैट एप्लिकेशन (ChatGPT जैसा), API, और मॉडलों के विभिन्न संस्करणों के लिए एक प्लेग्राउंड के साथ आता है।

Claude और ChatGPT के उत्तरों के बीच अंतर इस ब्लॉग पोस्ट में जानें: Claude बनाम ChatGPT: 2023 में डेटा साइंटिस्ट्स के लिए कौन-सा AI असिस्टेंट बेहतर है?

इस ट्यूटोरियल में, हम Claude 2X मॉडलों के बारे में सीखेंगे और उन्हें Python API के माध्यम से कैसे एक्सेस करें, यह समझेंगे। हम API सेटअप, बुनियादी क्वेरी करना, और प्रतिक्रियाएँ संभालना कवर करेंगे। हम स्ट्रीमिंग क्वेरी, असिंक्रोनस अनुरोध, और API के कुछ उन्नत फ़ंक्शंस के बारे में भी जानेंगे। इस ट्यूटोरियल का सारा सोर्स कोड इस DataLab वर्कबुक में उपलब्ध है; आप आसानी से एक प्रति बनाकर उसे संपादित और चल सकते हैं—सीधे ब्राउज़र में—बिना अपने कंप्यूटर पर कुछ इंस्टॉल किए।

अंत तक, आपको यह अच्छी समझ हो जाएगी कि अपनी ऐप में Claude 2 को कैसे एकीकृत करें ताकि इसकी उन्नत प्राकृतिक भाषा क्षमताओं का लाभ उठा सकें।

जो लोग जनरेटिव AI में नए हैं, उनके लिए हमारा AI Fundamentals स्किल ट्रैक आपको आने वाले कल की AI दुनिया के लिए नई तकनीकों और मॉडलों से परिचित कराता है।

Claude 2 की बुनियाद

Anthropic ने हाल ही में Claude 2 लॉन्च किया है, जो उनके बड़े भाषा मॉडल का नवीनतम संस्करण है। इसने कई कार्यों में बेहतर प्रदर्शन दिखाया है, लंबी और अधिक सुसंगत प्रतिक्रियाओं के साथ। साथ ही, यह API एक्सेस और एक सार्वजनिक बीटा वेबसाइट के साथ आता है, जो claude.ai पर उपलब्ध है।

छवि: claude.ai से

Claude 2 अपनी प्राकृतिक बातचीत के लिए प्रसिद्ध है—बेहतर तर्क क्षमता, विस्तारित मेमोरी और संदर्भ ट्रैकिंग के साथ—साथ ही हानिकारक आउटपुट को कम करते हुए। इसमें कोडिंग, गणितीय तर्क और लॉजिक जैसी क्षमताओं में सुधार देखा गया है।

उदाहरण के लिए, कानूनी तर्क में, Claude 2 ने बार परीक्षा के बहुविकल्पीय सेक्शन में 76.5% स्कोर किया, जो Claude 1.3 से 3.5% अधिक है। शैक्षणिक अभिरुचि परीक्षणों पर, Claude 2 ने GRE रीडिंग और राइटिंग सेक्शन में 90वें परसेंटाइल से ऊपर स्कोर किया है, और क्वांटिटेटिव रीजनिंग में औसत आवेदकों के बराबर प्रदर्शन किया है।

Claude 2.1 का परिचय

21 नवंबर, 2023 को, Anthropic ने Claude 2.1 जारी किया, जिसमें उल्लेखनीय सुधार दिखे जो उन्नत तर्क सक्षम करते हैं और कल्पित (हैलुसिनेटेड) सामग्री को कम करते हैं। एक प्रमुख फोकस ईमानदारी में सुधार के माध्यम से विश्वसनीयता बढ़ाने पर था। अब Claude 2.1 अपने ज्ञान आधार में खामियों के बारे में अधिक पारदर्शी है, जानकारी गढ़ने का प्रयास करने के बजाय।

यह 200K के बड़े संदर्भ विंडो के साथ आता है, जिससे Claude लंबे शोधपत्रों जैसे लोंग-फॉर्म कंटेंट का संदर्भ दे सके और क्रॉस-चेक कर सके, ताकि लंबे सारांशों या विश्लेषणों में तथ्यात्मक निरंतरता बनी रहे।

Claude 2.1 ने प्रायोगिक टूल उपयोग भी पेश किया है। यह Claude 2 को फ़ंक्शंस कॉल करते हुए और कार्रवाई करते हुए अतिरिक्त स्रोतों से डेटा उच्च सटीकता के साथ प्राप्त और प्रोसेस करने में सक्षम बनाता है।

Claude 2 सेट अप करना

वर्तमान में Anthropic API तक पहुंच चुनिंदा व्यक्तियों और संगठनों तक सीमित है। यदि आप इसे आज़माने वालों में पहले होना चाहते हैं, तो आप वेबसाइट पर उपलब्ध आवेदन फ़ॉर्म भर सकते हैं। Anthropic सुरक्षा और स्केलेबिलिटी सुनिश्चित करने के लिए धीरे-धीरे एक्सेस दे रहा है। कृपया ध्यान रखें कि अनुरोधों की अधिक संख्या के कारण API तक पहुंच मिलने में कुछ समय लग सकता है।

Anthropic से स्वीकृति ईमेल प्राप्त होने और खाता बनाने के बाद, आप डैशबोर्ड पर रीडायरेक्ट हो जाएंगे। डैशबोर्ड में वर्कबेंच का लिंक है, जो OpenAI Playground जैसा है, जहाँ आप विभिन्न मॉडलों के बीच स्विच कर सकते हैं और प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण कर सकते हैं। इसके अलावा, इसमें API कुंजियाँ जनरेट करने और डाक्यूमेंटेशन के लिंक भी शामिल हैं।

छवि: डैशबोर्ड से

API कुंजी बनाने के लिए, आपको "Get API Keys" बटन पर क्लिक करना होगा और कुंजी का नाम दर्ज करना होगा। जैसे ही आप ऐसा करते हैं, आपको एक कुंजी मिल जाएगी जिसका उपयोग आप Claude 2 API के माध्यम से प्रतिक्रियाएँ जनरेट करने के लिए कर सकते हैं।

छवि: Anthropic

API कुंजी को एक environment वेरिएबल के रूप में सेट करने के लिए, आप Bash कमांड का उपयोग कर सकते हैं या DataLab वर्कबुक में सेट कर सकते हैं। पहले एक नया वर्कबुक लॉन्च करें और फिर बाएँ पैनल में "Environment" बटन पर जाएँ। प्लस बटन पर क्लिक करें और वेरिएबल का नाम और मान जोड़ें। अंत में, बदलाव लागू करने के लिए सेव दबाएँ।

छवि: DataLab से

ध्यान दें: आप API कुंजी को सीधे Python फ़ंक्शन में भी लगा सकते हैं, लेकिन सुरक्षा कारणों से यह अत्यधिक हतोत्साहित किया जाता है।

Python में Anthropic API का उपयोग करने के लिए, आपको पहले PIP का उपयोग करके Anthropic SDK for Python इंस्टॉल करना होगा।

pip install anthropic

Claude 2 API तक पहुँच

इस भाग में, हम Claude 2.1 मॉडल का उपयोग करके प्रतिक्रिया जनरेट करने के लिए Anthropic API तक पहुँचना सीखेंगे। आप इस वर्कबुक की एक कॉपी बनाकर साथ-साथ कोड कर सकते हैं: Claude 2 और Claude 2 API के साथ शुरुआत करें।

हम API कुंजी तक पहुँचने के लिए os और API कुंजी के साथ conversational AI पाइपलाइन बनाने के लिए anthropic लाइब्रेरी लोड करेंगे।

from anthropic import Anthropic, HUMAN_PROMPT, AI_PROMPTimport osanthropic_api_key = os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"]anthropic = Anthropic(    api_key= anthropic_api_key,)

“HUMAN_PROMPT” और “AI_PROMPT” वास्तव में जेनरेशन पाइपलाइन के लिए उचित प्रॉम्प्ट संरचना बनाने के काम में आने वाली स्ट्रिंग्स हैं।

अब हम मॉडल संस्करण, अधिकतम टोकन लंबाई और प्रॉम्प्ट देकर प्रतिक्रिया जनरेट करेंगे। सुनिश्चित करें कि आपका प्रॉम्प्ट Claude 2X टेम्पलेट का पालन करता है।

completion = anthropic.completions.create(    model="claude-2.1",    max_tokens_to_sample=350,    prompt=f"{HUMAN_PROMPT} How do I learn Python in a week?{AI_PROMPT}",)print(completion.completion)

हमें एक बेहतरीन परिणाम मिला। Claude 2.1 हमें एक हफ्ते में Python सीखने की विस्तृत योजना दे रहा है।

Anthropic सिंक्रोनस और असिंक्रोनस—दोनों तरह के API अनुरोधों के लिए सपोर्ट देता है।

सिंक्रोनस API अनुरोधों को क्रमवार चलाते हैं—अगला कॉल करने से पहले प्रतिक्रिया आने तक ब्लॉक रहते हैं। दूसरी ओर, असिंक्रोनस API बिना ब्लॉक किए कई अनुरोध समानांतर में चलने देते हैं और जैसे ही प्रतिक्रियाएँ पूरी होती हैं, उन्हें संभालते हैं। इससे असिंक्रोनस API सिंक्रोनस की तुलना में अधिक कुशल और स्केलेबल हो जाते हैं।

API को असिंक्रोनस रूप से कॉल करने के लिए, Anthropic की जगह AsyncAnthropic आयात करें। async सिंटैक्स से एक फ़ंक्शन परिभाषित करें और हर API कॉल के साथ await का उपयोग करें।

from anthropic import AsyncAnthropicanthropic = AsyncAnthropic()async def main():    completion = await anthropic.completions.create(        model="claude-2.1",        max_tokens_to_sample=300,        prompt=f"{HUMAN_PROMPT}How many moons does Jupiter have?{AI_PROMPT}",    )    print(completion.completion)await main()

हमें लगभग सटीक परिणाम मिला। कुछ स्रोत 79 कहते हैं, लेकिन NASA के अनुसार बृहस्पति के 95 चंद्रमा हैं।

नोट: Jupyter Notebook के बजाय किसी Python .py फ़ाइल में कोड चलाते समय await main() की जगह asyncio.run(main()) का उपयोग करें।

Claude 2 के साथ LLM स्ट्रीमिंग

स्ट्रीमिंग बड़े भाषा मॉडलों के लिए एक आवश्यक तकनीक बन गई है, जो पारंपरिक प्रोसेसिंग तरीकों की तुलना में कई लाभ देती है। पूरी प्रतिक्रिया का इंतज़ार करने के बजाय, स्ट्रीमिंग आउटपुट को जैसे ही उपलब्ध होता है, प्रोसेस करने देती है। यह तरीका भाषा मॉडल का आउटपुट एक-एक टोकन करके लौटाकर प्रतीत होने वाली विलंबता कम करता है, बजाय इसके कि सब कुछ एक साथ लौटाया जाए।

स्ट्रीमिंग सक्रिय करने के लिए, completion फ़ंक्शन में 'stream' आर्गुमेंट को `True` पर सेट करें।

anthropic = Anthropic()stream = anthropic.completions.create(    prompt=f"{HUMAN_PROMPT}Could you please write a Python code to train a simple classification model?{AI_PROMPT}",    max_tokens_to_sample=350,    model="claude-2.1",    stream=True,)for completion in stream:    print(completion.completion, end="", flush=True)

ऐसा प्रतीत होता है कि हमें प्रतिक्रिया पंक्ति दर पंक्ति कहीं तेज़ी से मिल रही है—मानो Claude 2.1 उसे टाइप कर रहा हो।

इसी तरह, हम `async` मोड में भी स्ट्रीमिंग चला सकते हैं। ध्यान दें कि हमने बस completion फ़ंक्शन के आगे `await` और for लूप से पहले `async` जोड़ दिया है।

anthropic = AsyncAnthropic()stream = await anthropic.completions.create(    prompt=f"{HUMAN_PROMPT}Please write a blog post on Neural Networks and use Markdown format. Kindly make sure that you proofread your work for any spelling, grammar, or punctuation errors.{AI_PROMPT}",    max_tokens_to_sample=350,    model="claude-2.1",    stream=True,)async for completion in stream:    print(completion.completion, end="", flush=True)

हमारा जनरेटिव AI एक उचित ब्लॉग लिखने का अच्छा काम कर रहा है।

उन 7 आवश्यक जनरेटिव AI टूल्स की सूची देखें जो आपको पूरी तरह कार्यात्मक, संदर्भ-सचेत चैटबॉट एप्लिकेशन बनाने में मदद कर सकते हैं।

उन्नत फीचर्स और कस्टमाइज़ेशन

Anthropic API बुनियादी प्रतिक्रिया जनरेशन से आगे कई उन्नत फीचर्स और कस्टमाइज़ेशन विकल्प प्रदान करता है:

• एरर हैंडलिंग: APIConnectionError और APIStatusError जैसे विशिष्ट अपवाद प्रकार कनेक्शन समस्याओं और HTTP त्रुटियों को सुव्यवस्थित ढंग से संभालने देते हैं।
• डिफ़ॉल्ट हेडर्स: anthropic-version हेडर क्लाइंट की पहचान के लिए स्वतः भेजा जाता है। इसे anthropic ऑब्जेक्ट में default_headers आर्गुमेंट बदलकर कस्टमाइज़ किया जा सकता है।
• लॉगिंग: ANTHROPIC_LOG environment वेरिएबल सेट करके डिबग लॉगिंग सक्षम की जा सकती है। यह ट्रबलशूटिंग में सहायक है।
• HTTP क्लाइंट: अनुरोधों को पावर करने वाला HTTPX क्लाइंट प्रॉक्सी, ट्रांसपोर्ट और अन्य उन्नत कार्यक्षमता के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।
• रिसोर्स प्रबंधन: आप .close() मेथड का उपयोग करके क्लाइंट को मैन्युअली बंद कर सकते हैं, या कॉन्टेक्स्ट मैनेजर के साथ, जो बाहर निकलते ही स्वतः बंद हो जाता है।
• प्रॉम्प्टिंग तकनीकें: API डाक्यूमेंटेशन आपके इनपुट्स को टेक्स्ट, संरचित दस्तावेज़, कोड स्निपेट्स और RAG परिणामों के लिए अनुकूलित करने हेतु अनेक कीवर्ड प्रदान करता है।
• प्रॉम्प्ट मान्यकरण: API बुनियादी प्रॉम्प्ट सैनिटाइजेशन और वेलिडेशन करता है ताकि वह Claude 2 मॉडल के लिए अनुकूलित हो।

उन्नत फ़ंक्शंस के बारे में अधिक जानने के लिए Anthropic API की डाक्यूमेंटेशन देखें।

Claude 2 API के व्यावहारिक उपयोग

Claude 2 API के कई उद्योगों और डोमेनों में व्यापक व्यावहारिक उपयोग हैं। कंटेंट क्रिएशन और कॉपीराइटिंग में यह उच्च-गुणवत्ता वाले लेख, मार्केटिंग सामग्री और क्रिएटिव राइटिंग का मसौदा तैयार करने में सहायता कर सकता है। इसके अलावा,

• भाषा अनुवाद: आप उन्नत बहुभाषी क्षमताओं का लाभ उठाकर रीयल-टाइम ट्रांसलेशन देने वाले अनुप्रयोग बना सकते हैं।
• शिक्षा: यह व्यक्तिगत सीखने के लिए बेहतरीन है। छात्र जटिल विषयों को तेज़ी से सीखने में इसका लाभ उठा सकते हैं।
• ग्राहक सहायता: यह बेहतर संदर्भ-सचेत प्रतिक्रियाएँ देता है जो अधिक सटीक और मानवीय लगती हैं।
• प्रोग्रामिंग सहायता: कोड स्निपेट्स जनरेट करें, डिबगिंग करें, और जटिल अवधारणाएँ समझाएँ ताकि विकास तेज़ हो सके।
• रचनात्मक कला: कलाकारों के साथ मिलकर संगीत रचनाओं जैसी सामग्री तैयार करें।
• कानूनी/अनुपालन: दस्तावेज़ों का मसौदा, कानूनों का सार, और नियामकीय अनुपालन सुनिश्चित करें।

निष्कर्ष

Python API, Anthropic के अत्याधुनिक संवादात्मक AI मॉडलों तक पहुँचने का एक शक्तिशाली तरीका प्रदान करता है। हमने एक्सेस कुंजियों के साथ सेटअप की बुनियाद, सिंक्रोनस और असिंक्रोनस API कॉल करना, स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएँ, और कुछ उन्नत फीचर्स कवर किए। इसके अतिरिक्त, हमने Claude 2 के व्यावहारिक अनुप्रयोगों के बारे में भी सीखा।

हालाँकि API अभी सीमित उपलब्धता में है, Anthropic समय के साथ धीरे-धीरे अधिक एक्सेस दे रहा है। जैसे-जैसे Claude 2 आगे बढ़ता है, Python API डेवलपर्स को इसकी अत्याधुनिक क्षमताओं को विविध उत्पादों और सेवाओं में आसानी से एकीकृत करने में सक्षम बनाएगा।

आशा है कि आपको Claude 2 API का यह परिचय उपयोगी लगा होगा! Claude 2 की प्रभावशाली क्षमताओं को प्रत्यक्ष देखने के लिए कोड उदाहरणों के साथ निःसंकोच प्रयोग करें। यहाँ 5 प्रोजेक्ट्स हैं जिन्हें आप जनरेटिव AI मॉडलों से बना सकते हैं—और Claude 2 का उपयोग करके अपना अगला जनरेटिव AI प्रोजेक्ट बनाने के लिए प्रेरित हों।