Cita tus fuentes

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(  # por defecto usa os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
    api_key="my_api_key",
)
message = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens=2000,
    temperature=0,
    system='Eres un asistente experto en investigación. Aquí hay un documento sobre el que responderás preguntas: \n<doc> \n[Texto completo del [archivo SEC 10-K 2023 de Matterport](https://investors.matterport.com/node/9501/html), no pegado aquí por brevedad] \n</doc> \n \nPrimero, encuentra las citas del documento que sean más relevantes para responder la pregunta, y luego imprímelas en orden numerado. Las citas deben ser relativamente cortas. \n \nSi no hay citas relevantes, escribe "No hay citas relevantes" en su lugar. \n \nLuego, responde la pregunta, comenzando con "Respuesta:". No incluyas ni hagas referencia al contenido citado textualmente en la respuesta. No digas "Según la Cita [1]" al responder. En su lugar, haz referencias a citas relevantes para cada sección de la respuesta únicamente agregando sus números entre corchetes al final de las oraciones relevantes. \n \nPor lo tanto, el formato de tu respuesta general debe verse como lo que se muestra entre las etiquetas <example></example>. Asegúrate de seguir el formato y espaciado exactamente. \n<example> \nCitas: \n[1] "La Compañía X reportó ingresos de \$12 millones en 2021." \n[2] "Casi el 90% de los ingresos provino de ventas de widgets, y las ventas de gadgets constituyeron el 10% restante." \n \nRespuesta: \nLa Compañía X ganó \$12 millones. [1] Casi el 90% provino de ventas de widgets. [2] \n</example> \n \nSi el documento no puede responder la pregunta, dilo.',
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [{"type": "text", "text": "¿Le está yendo bien a Matterport?"}],
        }
    ],
)
print(message.content)