Dieser Leitfaden erklärt, wie man Claudes fortschrittliche Konversationsfähigkeiten nutzen kann, um Kundenanfragen in Echtzeit zu bearbeiten, 24/7-Support zu bieten, Wartezeiten zu reduzieren und hohe Support-Volumen mit präzisen Antworten und positiven Interaktionen zu bewältigen.
Hohes Volumen an sich wiederholenden Anfragen
Bedarf an schneller Informationssynthese
Anforderung an 24/7-Verfügbarkeit
Schnelle Skalierung in Spitzenzeiten
Konsistente Markenstimme
Genauigkeit des Abfrageverständnisses
Relevanz der Antwort
Antwortgenauigkeit
Relevanz der Quellenangabe
Themeneinhaltung
Effektivität der Inhaltsgenerierung
Eskalationseffizienz
Stimmungserhaltung
Deflektionsrate
Kundenzufriedenheitswert
Durchschnittliche Bearbeitungszeit
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gut geeignet, um Intelligenz, Latenz und Kosten auszubalancieren. Für Fälle, in denen Sie einen Gesprächsablauf mit mehreren Prompts haben, einschließlich RAG, Tool-Nutzung und/oder Prompts mit langem Kontext, kann claude-3-haiku-20240307
besser geeignet sein, um die Latenz zu optimieren.
User
-Turn geschrieben wird (mit der einzigen Ausnahme des Rollen-Promptings). Lesen Sie mehr unter Claude eine Rolle mit einem System-Prompt geben.config.py
ablegen.
chatbot.py
beginnen wir mit der Einrichtung der ChatBot-Klasse, die die Interaktionen mit dem Anthropic SDK kapselt.
Die Klasse sollte zwei Hauptmethoden haben: generate_message
und process_user_input
.
main()
-Funktion richtet eine Streamlit-basierte Chat-Schnittstelle ein.
Wir werden dies in einer Datei namens app.py
tun