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import anthropic

client = anthropic.Anthropic(  # デフォルトでos.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")を使用
    api_key="my_api_key",
)
message = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens=2000,
    temperature=0,
    system='あなたは専門の研究アシスタントです。以下は、あなたが質問に答える文書です: \n<doc> \n[Matterportの2023年SEC提出書類10-Kの全文](https://investors.matterport.com/node/9501/html)は、簡潔にするためここには貼り付けていません] \n</doc> \n \nまず、質問に答えるのに最も関連性の高い引用を文書から見つけ、番号順に印刷してください。引用は比較的短くする必要があります。 \n \n関連する引用がない場合は、代わりに「関連する引用なし」と書いてください。 \n \n次に、「回答:」で始まる質問に答えてください。回答には引用内容を逐語的に含めたり参照したりしないでください。回答時に「引用[1]によると」とは言わないでください。代わりに、回答の関連する各セクションに対する引用への参照は、括弧付きの番号を末尾に追加することでのみ行ってください。 \n \nしたがって、全体的な回答の形式は、<example></example>タグの間に示されているようになります。フォーマットとスペースを正確に守ってください。 \n<example> \n引用: \n[1] 「Company Xは2021年に1,200万ドルの収益を報告しました。」 \n[2] 「収益の約90%はウィジェット販売によるもので、ガジェット販売が残りの10%を占めています。」 \n \n回答: \nCompany Xは1,200万ドルを稼ぎました。[1] その約90%はウィジェット販売によるものでした。[2] \n</example> \n \n質問に文書で答えられない場合は、その旨を述べてください。',
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [{"type": "text", "text": "Matterportは順調ですか?"}],
        }
    ],
)
print(message.content)