本指南介绍如何利用Claude的高级对话能力实时处理客户查询,提供全天候支持,减少等待时间,并通过准确的回应和积极的互动来管理大量支持请求。
大量重复性查询
需要快速信息综合
需要全天候可用性
高峰期快速扩展
一致的品牌声音
查询理解准确性
回应相关性
回应准确性
引用提供相关性
主题坚持度
内容生成有效性
升级效率
情绪维持
转移率
客户满意度评分
平均处理时间
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非常适合平衡智能、延迟和成本。然而,对于包含RAG、工具使用和/或长上下文提示的多提示对话流,claude-3-haiku-20240307
可能更适合优化延迟。
User
轮次中写入大部分提示内容时效果最佳(唯一的例外是角色提示)。在使用系统提示给Claude一个角色了解更多。config.py
的文件中。
chatbot.py
的文件中,首先设置ChatBot类,该类将封装与Anthropic SDK的交互。
该类应该有两个主要方法:generate_message
和process_user_input
。
main()
函数设置了一个基于Streamlit的聊天界面。
我们将在一个名为app.py
的文件中执行此操作