客服代理
本指南介绍如何利用 Claude 的高级对话能力实时处理客户咨询,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处理大量支持请求。
在使用 Claude 之前
决定是否使用 Claude 进行支持对话
以下是一些关键指标,表明您应该使用像 Claude 这样的 LLM 来自动化部分客户支持流程:
选择 Claude 而非其他 LLM 的一些考虑因素:
- 您重视自然、细腻的对话:Claude sophisticated 的语言理解能力使其对话比其他 LLM 更自然、更具情境意识,更接近人类对话。
- 您经常收到复杂和开放式查询:Claude 可以处理广泛的主题和查询,无需生成固定回复或需要对用户话语进行大量编程。
- 您需要可扩展的多语言支持:Claude 的多语言能力使其能够用超过 200 种语言进行对话,无需为每种支持的语言设置单独的聊天机器人或进行大量翻译。
定义理想的聊天互动
概述理想的客户互动,以定义您期望客户如何以及何时与 Claude 互动。这个概述将有助于确定您解决方案的技术要求。
以下是汽车保险客户支持的示例聊天互动:
- 客户:启动支持聊天体验
- Claude:热情地问候客户并开始对话
- 客户:询问关于他们新电动汽车的保险
- Claude:提供相关的电动车保险信息
- 客户:询问有关电动车保险的特殊需求
- Claude:提供准确和信息丰富的答案,并提供信息来源链接
- 客户:询问与保险或汽车无关的话题
- Claude:明确表示不讨论无关话题,并将用户引导回汽车保险话题
- 客户:表示对保险报价感兴趣
- Claude:询问一系列问题以确定适当的报价,根据其回答进行调整
- Claude:发送请求使用报价生成 API 工具,并附上从用户那里收集的必要信息
- Claude:接收来自 API 工具使用的响应信息,将信息整合成自然的回应,并向用户展示提供的报价
- 客户:询问后续问题
- Claude:根据需要回答后续问题
- Claude:指导客户进行保险流程的下一步并结束对话
将互动分解为独特任务
客户支持聊天是多个不同任务的集合,从问题回答到信息检索再到处理请求,这些都包含在单个客户互动中。在开始构建之前,将您理想的客户互动分解为您希望 Claude 能够执行的每个任务。这确保您可以针对每个任务提示和评估 Claude,并让您在编写测试用例时对需要考虑的互动范围有很好的认识。
以下是与上述保险互动示例相关的关键任务:
-
问候和一般指导
- 热情地问候客户并开始对话
- 提供有关公司和互动的一般信息
-
产品信息
- 提供有关电动车保险的信息
这将需要 Claude 在其上下文中有必要的信息,并可能意味着需要 RAG 集成。
- 回答与电动车保险特殊需求相关的问题
- 回答关于报价或保险详情的后续问题
- 在适当时提供信息来源链接
- 提供有关电动车保险的信息
-
对话管理
- 保持话题相关(汽车保险)
- 将偏离话题的问题重新引导回相关主题
-
报价生成
- 询问适当的问题以确定报价资格
- 根据客户回应调整问题
- 将收集的信息提交给报价生成 API
- 向客户展示提供的报价
建立成功标准
与您的支持团队合作,定义明确的成功标准并编写带有可衡量基准和目标的详细评估。
以下是可用于评估 Claude 执行定义任务的成功程度的标准和基准:
以下是可用于评估使用 Claude 进行支持的业务影响的标准和基准:
如何将 Claude 实现为客服代理
选择合适的 Claude 模型
模型的选择取决于成本、准确性和响应时间之间的权衡。
对于客户支持聊天,claude-3-7-sonnet-20250219
很适合平衡智能、延迟和成本。然而,对于具有包括 RAG、工具使用和/或长上下文提示的多个提示的对话流,claude-3-haiku-20240307
可能更适合优化延迟。
构建强大的提示
使用 Claude 进行客户支持需要 Claude 有足够的指导和上下文来适当回应,同时具有足够的灵活性来处理广泛的客户查询。
让我们从编写强大提示的元素开始,首先是系统提示:
User
轮次中写入大部分提示内容时效果最好(唯一的例外是角色提示)。在使用系统提示赋予 Claude 角色了解更多。最好将复杂的提示分解为子部分,一次编写一部分。对于每个任务,您可能会发现通过遵循逐步过程来定义 Claude 需要做好任务的提示部分会取得更大的成功。对于这个汽车保险客户支持示例,我们将逐步编写”问候和一般指导”任务的所有部分。这也使调试您的提示更容易,因为您可以更快地调整整体提示的各个部分。
我们将把所有这些部分放在一个名为 config.py
的文件中。
然后我们将对汽车保险和电动汽车保险信息做同样的处理。
现在我们有了静态内容,让我们添加至少 4-5 个”良好”互动的示例来指导 Claude 的回应。这些示例应该代表您理想的客户互动,可以包括护栏、工具调用等。
您还需要包括任何重要的指示,概述 Claude 应该如何与客户互动的注意事项和禁忌。 这可能来自品牌准则或支持政策。
现在让我们将所有这些部分组合成一个字符串,用作我们的提示。
通过工具使用添加动态和主动能力
Claude 能够使用客户端工具使用功能来采取行动和动态检索信息。首先列出提示应该使用的任何外部工具或 API。
对于这个示例,我们将从一个用于计算报价的工具开始。
示例保险报价计算器:
部署您的提示
如果不在测试生产环境中部署提示并运行评估,很难知道您的提示效果如何,所以让我们使用我们的提示、Anthropic SDK 和 streamlit 构建一个小型应用程序作为用户界面。
在一个名为 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
。
构建您的用户界面
使用 Streamlit 和主方法测试部署此代码。这个 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
的文件中完成这个操作
使用以下命令运行程序:
评估您的提示
提示通常需要测试和优化才能准备好投入生产。要确定您的解决方案是否准备就绪,请使用系统化流程结合定量和定性方法评估聊天机器人性能。基于您定义的成功标准创建强大的实证评估将允许您优化您的提示。
提高性能
在复杂场景中,除了标准的提示工程技术和护栏实施策略外,考虑其他策略来提高性能可能会有帮助。以下是一些常见场景:
使用 RAG 减少长上下文延迟
在处理大量静态和动态上下文时,在提示中包含所有信息可能会导致高成本、响应时间较慢和达到上下文窗口限制。在这种情况下,实施检索增强生成(RAG)技术可以显著提高性能和效率。
通过使用像 Voyage 这样的嵌入模型将信息转换为向量表示,您可以创建一个更具可扩展性和响应性的系统。这种方法允许基于当前查询动态检索相关信息,而不是在每个提示中包含所有可能的上下文。
为支持用例实施 RAG RAG recipe 已被证明可以提高准确性、减少响应时间,并在具有大量上下文要求的系统中降低 API 成本。
通过工具使用集成实时数据
在处理需要实时信息的查询时,如账户余额或保单详情,基于嵌入的 RAG 方法是不够的。相反,您可以利用工具使用来显著增强您的聊天机器人提供准确、实时响应的能力。例如,您可以使用工具使用来查找客户信息、检索订单详情,并代表客户取消订单。
这种方法,在我们的工具使用:客服代理配方中概述,允许您将实时数据无缝集成到您的 Claude 的响应中,并提供更个性化和高效的客户体验。
加强输入和输出护栏
在部署聊天机器人时,特别是在客户服务场景中,防止与滥用、超出范围的查询和不当响应相关的风险至关重要。虽然 Claude 本身对这些场景具有弹性,但以下是加强您的聊天机器人护栏的额外步骤:
- 减少幻觉:实施事实检查机制和引用,以将响应建立在提供的信息基础上。
- 交叉检查信息:验证代理的响应是否符合您公司的政策和已知事实。
- 避免合同承诺:确保代理不做出未经授权的承诺或达成协议。
- 减轻越狱:使用无害性筛选和输入验证等方法来防止用户利用模型漏洞,试图生成不当内容。
- 避免提及竞争对手:实施竞争对手提及过滤器以保持品牌焦点,不提及任何竞争对手的产品或服务。
- 保持 Claude 的角色:防止 Claude 在长期、复杂的互动中改变其上下文风格。
- 删除个人身份信息(PII):除非明确要求和授权,否则从响应中删除任何 PII。
通过流式传输减少感知响应时间
在处理可能较长的响应时,实施流式传输可以显著提高用户参与度和满意度。在这种情况下,用户逐步接收答案,而不是等待整个响应生成。
以下是如何实施流式传输:
- 使用 Anthropic 流式传输 API 支持流式响应。
- 设置您的前端以处理传入的文本块。
- 在每个块到达时显示它,模拟实时打字。
- 实施机制以保存完整响应,允许用户在导航离开并返回时查看它。
在某些情况下,流式传输使得使用具有更高基础延迟的更高级模型成为可能,因为渐进式显示减轻了较长处理时间的影响。
扩展您的聊天机器人
随着您的聊天机器人复杂性的增长,您的应用程序架构可以相应发展。在向您的架构添加更多层之前,请考虑以下不太详尽的选项:
如果您的聊天机器人处理极其多样的任务,您可能想考虑添加一个单独的意图分类器来路由初始客户查询。对于现有应用程序,这将涉及创建一个决策树,该树将通过分类器将客户查询路由到专门的对话(具有自己的工具集和系统提示)。注意,这种方法需要对 Claude 进行额外调用,可能会增加延迟。
将 Claude 集成到您的支持工作流程中
虽然我们的示例集中在 Streamlit 环境中可调用的 Python 函数上,但部署 Claude 进行实时支持聊天机器人需要一个 API 服务。
以下是您可以采取的方法:
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创建 API 包装器:围绕您的分类函数开发一个简单的 API 包装器。例如,您可以使用 Flask API 或 Fast API 将您的代码包装成 HTTP 服务。您的 HTTP 服务可以接受用户输入并完整返回助手响应。因此,您的服务可以具有以下特征:
- 服务器发送事件(SSE):SSE 允许从服务器到客户端实时流式传输响应。这对于使用 LLM 时提供流畅、交互式的体验至关重要。
- 缓存:实施缓存可以显著提高响应时间并减少不必要的 API 调用。
- 上下文保留:在用户导航离开并返回时保持上下文对于对话的连续性很重要。
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构建网页界面:实施用户友好的网页 UI 以与 Claude 驱动的代理互动。