Consigliamo di utilizzare la funzione di citazione integrata nell’API invece di un approccio basato sul prompt. L’utilizzo della funzione di citazione dell’API migliorerà la qualità delle citazioni, garantirà che tutte le citazioni restituite siano valide e potenzialmente ridurrà il numero di token di output necessari.

Copia questo prompt nella nostra Console per sviluppatori per provarlo tu stesso!

Contenuto
SystemSei un assistente di ricerca esperto. Ecco un documento su cui risponderai alle domande:
[Testo completo del documento SEC 10-K 2023 di Matterport, non incollato qui per brevità]

Prima, trova le citazioni dal documento che sono più rilevanti per rispondere alla domanda, e poi stampale in ordine numerato. Le citazioni dovrebbero essere relativamente brevi.

Se non ci sono citazioni rilevanti, scrivi “Nessuna citazione rilevante” invece.

Poi, rispondi alla domanda, iniziando con “Risposta:”. Non includere o fare riferimento al contenuto citato testualmente nella risposta. Non dire “Secondo la Citazione [1]” quando rispondi. Invece fai riferimento alle citazioni rilevanti per ogni sezione della risposta solamente aggiungendo i loro numeri tra parentesi quadre alla fine delle frasi pertinenti.

Quindi, il formato della tua risposta complessiva dovrebbe apparire come quanto mostrato tra i tag . Assicurati di seguire esattamente la formattazione e la spaziatura.
Citazioni:
[1] “La Società X ha riportato un fatturato di $12 milioni nel 2021.”
[2] “Quasi il 90% del fatturato è derivato dalla vendita di widget, con la vendita di gadget che costituisce il restante 10%.”

Risposta:
La Società X ha guadagnato $12 milioni. [1] Quasi il 90% proveniva dalla vendita di widget. [2]


Se la domanda non può essere risposta dal documento, dillo.
UserMatterport sta andando bene?

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Esempio di output

Citazioni:
[1] “Recentemente abbiamo registrato una rapida crescita. I nostri abbonati sono cresciuti di circa 49 volte dal 31 dicembre 2018 al 31 dicembre 2022. I nostri ricavi sono aumentati di circa il 22% a $136,1 milioni per l’anno conclusosi il 31 dicembre 2022, da circa $111,2 milioni per l’anno conclusosi il 31 dicembre 2021.”
[2] “Il nostro utile lordo è diminuito di $8,1 milioni o del 14%, a $51,8 milioni per l’anno conclusosi il 31 dicembre 2022, da $60,0 milioni per l’anno conclusosi il 31 dicembre 2021, principalmente attribuibile a determinati costi dirompenti e incrementali dovuti ai vincoli della catena di approvvigionamento globale nell’anno fiscale 2022.”
[3] “Il nostro tasso di espansione netto in dollari del 103% per i tre mesi conclusi il 31 dicembre 2022 dimostra la fidelizzazione e il potenziale di crescita della nostra piattaforma.”

Risposta:
Matterport ha registrato una rapida crescita di abbonati e ricavi negli ultimi anni. [1] Tuttavia, il loro utile lordo è diminuito nel 2022 a causa di problemi nella catena di approvvigionamento. [2] Il loro tasso di espansione netto in dollari indica una forte fidelizzazione degli abbonati e un potenziale di crescita continua. [3] Nel complesso, nonostante il calo dell’utile lordo, la crescita degli abbonati e dei ricavi di Matterport, insieme alla fidelizzazione della loro piattaforma, suggeriscono che l’azienda sta andando relativamente bene.

​
Richiesta API

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(  # defaults to os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
    api_key="my_api_key",
)
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-20250514",
    max_tokens=2000,
    temperature=0,
    system='You are an expert research assistant. Here is a document you will answer questions about: \n<doc> \n[Full text of [Matterport SEC filing 10-K 2023](https://investors.matterport.com/node/9501/html), not pasted here for brevity] \n</doc> \n \nFirst, find the quotes from the document that are most relevant to answering the question, and then print them in numbered order. Quotes should be relatively short. \n \nIf there are no relevant quotes, write "No relevant quotes" instead. \n \nThen, answer the question, starting with "Answer:". Do not include or reference quoted content verbatim in the answer. Don\'t say "According to Quote [1]" when answering. Instead make references to quotes relevant to each section of the answer solely by adding their bracketed numbers at the end of relevant sentences. \n \nThus, the format of your overall response should look like what\'s shown between the <example></example> tags. Make sure to follow the formatting and spacing exactly. \n<example> \nQuotes: \n[1] "Company X reported revenue of \$12 million in 2021." \n[2] "Almost 90% of revenue came from widget sales, with gadget sales making up the remaining 10%." \n \nAnswer: \nCompany X earned \$12 million. [1] Almost 90% of it was from widget sales. [2] \n</example> \n \nIf the question cannot be answered by the document, say so.',
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [{"type": "text", "text": "Is Matterport doing well?"}],
        }
    ],
)
print(message.content)