Esta guía explica cómo aprovechar las capacidades conversacionales avanzadas de Claude para gestionar consultas de clientes en tiempo real, proporcionando soporte 24/7, reduciendo tiempos de espera y gestionando altos volúmenes de soporte con respuestas precisas e interacciones positivas.
Alto volumen de consultas repetitivas
Necesidad de síntesis rápida de información
Requisito de disponibilidad 24/7
Escalabilidad rápida durante períodos pico
Voz de marca consistente
Precisión de comprensión de consultas
Relevancia de respuesta
Precisión de respuesta
Relevancia de provisión de citas
Adherencia al tema
Efectividad de generación de contenido
Eficiencia de escalamiento
Mantenimiento del sentimiento
Tasa de desviación
Puntuación de satisfacción del cliente
Tiempo promedio de manejo
claude-opus-4-20250514
está bien adaptado para equilibrar inteligencia, latencia y costo. Sin embargo, para casos donde tienes un flujo de conversación con múltiples indicaciones incluyendo RAG, uso de herramientas y/o indicaciones de contexto largo, claude-3-haiku-20240307
puede ser más adecuado para optimizar la latencia.
Usuario
(con la única excepción siendo la indicación de rol). Lee más en Dando a Claude un rol con una indicación de sistema.config.py
.
chatbot.py
, comienza configurando la clase ChatBot, que encapsulará las interacciones con el SDK de Anthropic.
La clase debe tener dos métodos principales: generate_message
y process_user_input
.
main()
configura una interfaz de chat basada en Streamlit.
Haremos esto en un archivo llamado app.py