Panduan ini menjelaskan cara memanfaatkan kemampuan percakapan canggih Claude untuk menangani pertanyaan pelanggan secara real-time, menyediakan dukungan 24/7, mengurangi waktu tunggu, dan mengelola volume dukungan tinggi dengan respons akurat dan interaksi positif.
Volume tinggi pertanyaan berulang
Kebutuhan untuk sintesis informasi cepat
Persyaratan ketersediaan 24/7
Penskalaan cepat selama periode puncak
Suara merek yang konsisten
Akurasi pemahaman kueri
Relevansi respons
Akurasi respons
Relevansi penyediaan kutipan
Kepatuhan topik
Efektivitas pembuatan konten
Efisiensi eskalasi
Pemeliharaan sentimen
Tingkat pengalihan
Skor kepuasan pelanggan
Waktu penanganan rata-rata
claude-opus-4-20250514
sangat cocok untuk menyeimbangkan kecerdasan, latensi, dan biaya. Namun, untuk kasus di mana Anda memiliki alur percakapan dengan beberapa prompt termasuk RAG, penggunaan alat, dan/atau prompt konteks panjang, claude-3-haiku-20240307
mungkin lebih cocok untuk mengoptimalkan latensi.
User
pertama (dengan satu-satunya pengecualian adalah prompting peran). Baca lebih lanjut di Memberi Claude peran dengan prompt sistem.config.py
.
chatbot.py
, mulailah dengan menyiapkan kelas ChatBot, yang akan mengenkapsulasi interaksi dengan SDK Anthropic.
Kelas ini harus memiliki dua metode utama: generate_message
dan process_user_input
.
main()
ini menyiapkan antarmuka obrolan berbasis Streamlit.
Kita akan melakukan ini dalam file bernama app.py