Умное маршрутизирование запросов: пошаговое руководство для бизнеса

Создание интеллектуальной системы маршрутизации запросов с использованием моделей Claude

В данной статье представлено решение для создания интеллектуальной системы маршрутизации запросов, использующей модели Claude от Anthropic. Эта система повышает эффективность и качество ответов, автоматически классифицируя запросы пользователей и направляя их к специализированным обработчикам. Рабочий процесс анализирует входящие запросы, определяет их намерение и направляет их в соответствующие потоки обработки — будь то поддержка клиентов, техническая помощь или другие специфические ответы.

Шаг 1: Установка необходимых пакетов Python

Установите необходимые библиотеки, используя следующую команду:

!pip install anthropic pandas scikit-learn

Шаг 2: Импорт библиотек

import os
import json
import time
import pandas as pd
import numpy as np
from anthropic import Anthropic
from sklearn.metrics import classification_report

Шаг 3: Настройка аутентификации API Anthropic

Определите свой API-ключ и инициализируйте клиент Anthropic:

ANTHROPIC_API_KEY = "{Ваш API КЛЮЧ}"
client = Anthropic(api_key=ANTHROPIC_API_KEY}

Шаг 4: Создание тестового набора данных запросов клиентов

Создайте выборку запросов клиентов с соответствующими категориями для обучения и тестирования системы маршрутизации:

customer_queries = [
   {"id": 1, "query": "Каковы ваши часы работы?", "category": "Общий вопрос"},
   {"id": 2, "query": "Как я могу сбросить пароль?", "category": "Техническая поддержка"},
   {"id": 3, "query": "Я хочу вернуть деньги за свою покупку.", "category": "Запрос на возврат"},
   ...
]

Шаг 5: Преобразование запросов клиентов в DataFrame pandas

Преобразуйте список запросов клиентов в DataFrame для удобства анализа:

df = pd.DataFrame(customer_queries)

Шаг 6: Определение функции маршрутизации

Создайте основную функцию маршрутизации, которая использует модель Claude для классификации запросов клиентов:

def route_query(query, client):
   ...
   return category

Шаг 7: Определение специализированных обработчиков

Создайте три специализированные функции-обработчика для каждой категории запросов:

def handle_general_question(query, client):
   ...
   return response

Шаг 8: Основной рабочий процесс

Создайте основную функцию, которая координирует весь процесс маршрутизации:

def process_customer_query(query, client):
   ...
   return results

Шаг 9: Обработка запросов из тестового набора данных

Обработайте каждый запрос в тестовом наборе данных и соберите результаты:

results = []
for _, row in df.iterrows():
   ...
   results.append(result)

Шаг 10: Симуляция результатов

Создайте симуляцию результатов для анализа работы системы маршрутизации:

simulated_results = []
for _, row in df.iterrows():
   ...
   simulated_results.append(result)

Шаг 11: Оценка точности системы

Рассчитайте и отобразите точность маршрутизации:

accuracy = (simulated_df["actual_category"] == simulated_df["routed_category"]).mean()

Шаг 12: Создание интерактивного интерфейса

Создайте интерактивный интерфейс для демонстрации работы системы:

def create_demo_interface():
   ...
   return widgets.VBox([query_input, button, output])

Шаг 13: Расширенная функция маршрутизации

Реализуйте функцию маршрутизации, которая включает оценку уверенности и обоснование классификации:

def advanced_route_query(query, client):
   ...
   return result

Шаг 14: Расширенный рабочий процесс обработки запросов

Создайте улучшенный рабочий процесс обработки запросов с учетом уверенности:

def advanced_process_customer_query(query, client, confidence_threshold=0.7):
   ...
   return results

Шаг 15: Тестирование системы маршрутизации

Проведите тестирование системы с разнообразными запросами:

test_queries = [
   ...
]
advanced_results = []
for query in test_queries:
   ...
   advanced_results.append(result)

Шаг 16: Расчет ключевых показателей производительности

Рассчитайте ключевые показатели производительности для системы маршрутизации:

def calculate_routing_metrics(results_df):
   ...
   return metrics

Шаг 17: Генерация и отображение отчета о производительности

Сгенерируйте и отобразите отчет о производительности системы маршрутизации:

metrics = calculate_routing_metrics(advanced_df)

Эта интеллектуальная система маршрутизации запросов демонстрирует, как модели Claude могут эффективно классифицировать и обрабатывать различные запросы клиентов. Внедрение специализированных обработчиков с соответствующим выбором модели обеспечивает индивидуальные ответы, сохраняя высокую точность. Маршрутизация на основе уверенности с путями эскалации гарантирует, что сложные запросы получают специализированное внимание, создавая надежное и масштабируемое решение для обслуживания клиентов.

Если вам нужна помощь в управлении AI в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru.