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import anthropic

client = anthropic.Anthropic( # defaults to os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
api_key="my_api_key",
)
message = client.messages.create(
model="claude-3-opus-20240229",
max_tokens=2000,
temperature=0,
system="あなたは専門の研究アシスタントです。これから質問に答えてもらう文書はこちらです。\n<doc> \n[Matterport SEC filing 10-K 2023の全文](https://investors.matterport.com/node/9501/html)。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文書からの引用を見つけ、番号順に印刷してください。引用は比較的短くしてください。\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、「Answer:」で始まる質問への回答を書いてください。回答の中で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。回答の際、「Quote [1]によると」などと言わないでください。代わりに、回答の各セクションに関連する引用を、関連する文の最後に角括弧付きの番号を追加することでのみ参照してください。\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なものになるはずです。書式と間隔を正確に守るようにしてください。\n<example> \nQuotes: \n[1] 「Company Xは2021年に1,200万ドルの収益を報告した。」\n[2] 「収益のほぼ90%はウィジェットの販売によるもので、残りの10%はガジェットの販売によるものだった。」\n \nAnswer: \nCompany Xは1,200万ドルを稼いだ。[1] そのうちの約90%はウィジェットの販売によるものだった。[2] \n</example> \n \n文書で質問に答えられない場合は、そう言ってください。",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Matterportはうまくいっているのでしょうか？"
}
]
}
]
)
print(message.content)