Claude Platform Docs
  • 消息
  • 托管智能体
  • 管理

Search...
⌘K
用例
概览工单路由客户支持智能体内容审核法律摘要
提示工程
概览提示最佳实践为 Claude Fable 5 编写提示为 Claude Opus 4.8 编写提示控制台提示工具
测试与评估
定义成功标准并构建评估在控制台中使用评估工具降低延迟
加强防护措施
减少幻觉提高输出一致性缓解越狱攻击减少提示泄露
参考
术语表

Log in
客户支持智能体
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Loading...
Claude Platform Docs

Solutions

  • AI agents
  • Code modernization
  • Coding
  • Customer support
  • Education
  • Financial services
  • Government
  • Life sciences

Partners

  • Claude on AWS
  • Claude on Google Cloud

Learn

  • Blog
  • Courses
  • Use cases
  • Connectors
  • Customer stories
  • Engineering at Anthropic
  • Events
  • Powered by Claude
  • Service partners
  • Startups program

Company

  • Anthropic
  • Careers
  • Economic Futures
  • Research
  • News
  • Responsible Scaling Policy
  • Security and compliance
  • Transparency

Learn

  • Blog
  • Courses
  • Use cases
  • Connectors
  • Customer stories
  • Engineering at Anthropic
  • Events
  • Powered by Claude
  • Service partners
  • Startups program

Help and security

  • Availability
  • Status
  • Support
  • Discord

Terms and policies

  • Privacy policy
  • Responsible disclosure policy
  • Terms of service: Commercial
  • Terms of service: Consumer
  • Usage policy
最佳实践/用例

客户支持智能体

使用 Claude 构建一个客户支持聊天机器人,能够回答产品问题、保持话题聚焦,并通过工具使用生成报价。

前提条件

要遵循本指南,您需要:

  • 一个 Claude API 密钥(设置为 ANTHROPIC_API_KEY 环境变量)
  • Python 3.9 或更高版本

安装所需的软件包:

pip install anthropic streamlit python-dotenv

使用 Claude 构建之前

决定是否使用 Claude 进行支持聊天

以下是一些关键指标,表明您应该使用像 Claude 这样的 "large language model"(大型语言模型),即 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:

  • 您优先考虑自然、细腻的对话:Claude 复杂的语言理解能力使其能够进行更自然、更具上下文感知的对话,比与其他 LLM 的聊天更接近人类交流。
  • 您经常收到复杂和开放式的查询:Claude 可以处理广泛的主题和询问,而不会生成千篇一律的回复,也不需要对用户话语的各种排列组合进行大量编程。
  • 您需要可扩展的多语言支持:Claude 的多语言能力使其能够用 200 多种语言进行对话,而无需为每种支持的语言单独构建聊天机器人或进行大量翻译工作。

定义理想的聊天交互

勾勒出理想的客户交互,以定义您期望客户如何以及何时与 Claude 互动。此大纲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聊天交互示例:

  • 客户: 发起支持聊天体验
    • Claude: 热情问候客户并开启对话
  • 客户: 询问其新电动汽车的保险
    • Claude: 提供有关电动汽车保险的相关信息
  • 客户: 询问与电动汽车保险独特需求相关的问题
    • Claude: 提供准确且信息丰富的回答,并提供来源链接
  • 客户: 提出与保险或汽车无关的离题问题
    • Claude: 说明它不讨论无关话题,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: 提出一系列问题以确定合适的报价,并根据客户的回答进行调整
    • Claude: 发送请求以使用报价生成 API 工具,并附上从用户处收集的必要信息
    • 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复,并向用户呈现所提供的报价
  • 客户: 提出后续问题
    • Claude: 根据需要回答后续问题
    • Claude: 引导客户进入保险流程的下一步并结束对话

在您为自己的用例编写的实际示例中,您可能会发现写出此交互中的实际对话内容很有帮助,这样您也可以了解您希望 Claude 具有的理想语气、回复长度和详细程度。

将交互分解为独立任务

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对请求采取行动,所有这些都包含在单个客户交互中。在开始构建之前,请将您理想的客户交互分解为您希望 Claude 能够执行的每项任务。这可确保您能够针对每项任务对 Claude 进行提示和评估,并让您清楚了解在编写测试用例时需要考虑的交互范围。


客户有时会发现,将其可视化为一个交互流程图会很有帮助,该流程图根据用户请求显示可能的对话转折点。

以下是与示例保险交互相关的关键任务:

  1. 问候和一般指导

    • 热情问候客户并开启对话
    • 提供有关公司和交互的一般信息
  2. 产品信息

    • 提供有关电动汽车保险的信息
      
      这将要求 Claude 在其上下文中拥有必要的信息,并且可能意味着需要 RAG 集成。
    • 回答与电动汽车保险独特需求相关的问题
    • 回答有关报价或保险详情的后续问题
    • 在适当时提供来源链接
  3. 对话管理

    • 保持话题聚焦(汽车保险)
    • 将离题问题重新引导回相关主题
  4. 报价生成

    • 提出适当的问题以确定报价资格
    • 根据客户回答调整问题
    • 将收集的信息提交给报价生成 API
    • 向客户呈现所提供的报价

建立成功标准

与您的支持团队合作,定义成功标准并编写详细的评估,包含可衡量的基准和目标。

以下是可用于评估 Claude 执行已定义任务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 实现为客户服务智能体

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 Opus 4.8 非常适合在智能、"latency"(延迟)和成本之间取得平衡。但是,对于包含 RAG、工具使用或长上下文提示等多个提示的对话流程,Claude Haiku 4.5 可能更适合优化延迟。

构建强大的提示

将 Claude 用于客户支持需要 Claude 拥有足够的指导和上下文以做出适当的响应,同时具有足够的灵活性来处理各种客户询问。

首先编写强大提示的各个元素,从系统提示开始。创建一个名为 config.py 的文件,并将以下每个代码块添加到其中:

IDENTITY = """You are Eva, a friendly and knowledgeable AI assistant for Acme Insurance
Company. Your role is to warmly welcome customers and provide information on
Acme's insurance offerings, which include car insurance and electric car
insurance. You can also help customers get quotes for their insurance needs."""

虽然您可能倾向于将所有信息放入系统提示中,以此将指令与用户对话分开,但实际上,当大部分提示内容写在第一个 User 轮次中时,Claude 的效果最佳(唯一的例外是角色提示)。请在通过系统提示为 Claude 赋予角色中了解更多信息。

最好将复杂的提示分解为子部分,并一次编写一个部分。对于每项任务,您可能会发现,通过遵循逐步流程来定义 Claude 完成任务所需的提示部分,会取得更大的成功。对于此汽车保险客户支持示例,您将从"问候和一般指导"任务开始,逐步编写提示的所有部分。这也使调试提示更容易,因为您可以更快地调整整体提示的各个部分。

STATIC_GREETINGS_AND_GENERAL = """
<static_context>
Acme Auto Insurance: Your Trusted Companion on the Road

About:
At Acme Insurance, we understand that your vehicle is more than just a mode of transportation—it's your ticket to life's adventures.
Since 1985, we've been crafting auto insurance policies that give drivers the confidence to explore, commute, and travel with peace of mind.
Whether you're navigating city streets or embarking on cross-country road trips, Acme is there to protect you and your vehicle.
Our innovative auto insurance policies are designed to adapt to your unique needs, covering everything from fender benders to major collisions.
With Acme's award-winning customer service and swift claim resolution, you can focus on the joy of driving while we handle the rest.
We're not just an insurance provider—we're your co-pilot in life's journeys.
Choose Acme Auto Insurance and experience the assurance that comes with superior coverage and genuine care. Because at Acme, we don't just
insure your car—we fuel your adventures on the open road.

Note: We also offer specialized coverage for electric vehicles, ensuring that drivers of all car types can benefit from our protection.

Acme Insurance offers the following products:
- Car insurance
- Electric car insurance
- Two-wheeler insurance

Business hours: Monday-Friday, 9 AM - 5 PM EST
Customer service number: 1-800-123-4567
</static_context>
"""

然后对您的汽车保险和电动汽车保险信息执行相同的操作。

STATIC_CAR_INSURANCE = """
<static_context>
Car Insurance Coverage:
Acme's car insurance policies typically cover:
1. Liability coverage: Pays for bodily injury and property damage you cause to others.
2. Collision coverage: Pays for damage to your car in an accident.
3. Comprehensive coverage: Pays for damage to your car from non-collision incidents.
4. Medical payments coverage: Pays for medical expenses after an accident.
5. Uninsured/underinsured motorist coverage: Protects you if you're hit by a driver with insufficient insurance.

Optional coverages include:
- Rental car reimbursement
- Roadside assistance
- New car replacement
</static_context>
"""

STATIC_ELECTRIC_CAR_INSURANCE = """
<static_context>
Electric Car Insurance:
Our specialized electric car insurance goes beyond traditional auto coverage,
offering tailored protection for your high-tech investment. In addition to standard coverages, we offer:
- Safeguarding expensive battery systems
- Covering home charging equipment
- Adapting to the rapidly evolving world of electric vehicles

Whether you're driving a Rivian, Nissan Leaf, Chevrolet Bolt,
or any other electric vehicle, our knowledgeable agents are ready to craft a policy
that gives you the confidence to enjoy every electron-powered mile.
</static_context>
"""

现在您已经有了静态内容,请添加至少 4-5 个"良好"交互示例来指导 Claude 的回复。这些示例应代表您理想的客户交互,并且可以包括防护措施、工具调用等。

EXAMPLES = """
Here are a few examples of how you can interact with customers:

<example 1>
H: Hi, do you offer commercial insurance for small businesses?

A: Ah! Unfortunately, we don't offer commercial insurance at this time.
However, we do provide a range of personal insurance products including car insurance and electric car insurance.
Would you like to know more about these offerings?
</example 1>

<example 2>
H: Hi, what are your business hours?

A: Our business hours are Monday to Friday, 9 AM to 5 PM EST.
If you have any questions or need assistance, feel free to reach out during those times.
How else can I assist you today?
</example 2>

<example 3>
H: I'm shopping for car insurance. What does Acme offer?

A: Great choice! Acme's car insurance policies typically include:
- Liability coverage: Protects you if you're at fault in an accident
- Collision coverage: Pays for damage to your car in an accident
- Comprehensive coverage: Covers non-collision incidents like theft or vandalism
- Medical payments coverage: Pays for medical expenses after an accident
- Uninsured/underinsured motorist coverage: Protects you from drivers with insufficient insurance

We also offer optional coverages like rental car reimbursement, roadside assistance, and new car replacement.
Would you like more details on any of these coverages, or do you have specific questions about insuring your vehicle?
</example 3>

<example 4>
H: I'd like to hear about your electric car insurance.

A: Certainly! Our electric car insurance is specially designed to meet the unique needs of electric vehicle owners.
In addition to all the standard coverages we offer for regular cars, our electric car policies include:

- Battery coverage: Protection against damage or degradation of your vehicle's expensive battery system
- Tech package: Covers repairs or replacement of advanced electronics and onboard computer systems
- Charging station coverage: Protects both home and portable charging equipment
- Cybersecurity protection: Coverage against hacking or digital threats
- Specialized roadside assistance: Includes flatbed towing to protect the vehicle's undercarriage

We cover a wide range of electric vehicles, including popular models from Tesla, Rivian, Nissan, Chevrolet, and more.
Is there a specific electric vehicle you're looking to insure, or would you like more details on any of these coverages?
</example 4>

<example 5>
H: I'd like to get a quote for my car insurance.

A: Certainly! I'd be happy to help you get a quote for your car insurance.
To provide you with an accurate quote, I'll need to collect some information about your vehicle and the primary driver.
Let's start with the basics:

1. What is the make and model of your vehicle?
2. What year was it manufactured?
3. Approximately how many miles have you driven?
4. What is the age of the primary driver?

Once you provide this information, I'll use our quoting tool to generate a personalized insurance quote for you.
</example 5>
"""

您还需要包含任何重要的指令,概述 Claude 与客户交互时应该做和不应该做的事情。 这可能来自品牌防护措施或支持政策。

ADDITIONAL_GUARDRAILS = """Please adhere to the following guardrails:
1. Only provide information about insurance types listed in our offerings.
2. If asked about an insurance type we don't offer, politely state
that we don't provide that service.
3. Do not speculate about future product offerings or company plans.
4. Don't make promises or enter into agreements it's not authorized to make.
You only provide information and guidance.
5. Do not mention any competitor's products or services.
"""

现在将所有这些部分组合成一个字符串,用作您的提示。

TASK_SPECIFIC_INSTRUCTIONS = " ".join(
    [
        STATIC_GREETINGS_AND_GENERAL,
        STATIC_CAR_INSURANCE,
        STATIC_ELECTRIC_CAR_INSURANCE,
        EXAMPLES,
        ADDITIONAL_GUARDRAILS,
    ]
)

通过工具使用添加动态和智能体能力

Claude 能够使用客户端工具使用功能动态地执行操作和检索信息。首先列出提示应使用的任何外部工具或 API。

对于此示例,从一个用于计算报价的工具开始。


提醒一下,此工具不会执行实际计算,它只会向应用程序发出信号,表明应使用指定的参数调用某个工具。

将模型名称、工具定义和存根实现添加到 config.py:

import time

MODEL = "claude-opus-4-8"

TOOLS = [
    {
        "name": "get_quote",
        "description": "Calculate the insurance quote based on user input. Returned value is per month premium.",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "make": {"type": "string", "description": "The make of the vehicle."},
                "model": {"type": "string", "description": "The model of the vehicle."},
                "year": {
                    "type": "integer",
                    "description": "The year the vehicle was manufactured.",
                },
                "mileage": {
                    "type": "integer",
                    "description": "The mileage on the vehicle.",
                },
                "driver_age": {
                    "type": "integer",
                    "description": "The age of the primary driver.",
                },
            },
            "required": ["make", "model", "year", "mileage", "driver_age"],
        },
    }
]


def get_quote(make, model, year, mileage, driver_age):
    """Returns the premium per month in USD"""
    # 您可以调用 HTTP 端点或数据库来获取报价。
    # 此处,我们模拟 1 秒的延迟并返回固定报价 100。
    time.sleep(1)
    return 100

部署您的提示

如果不在测试生产环境中部署并运行评估,很难知道您的提示效果如何。使用提示、Anthropic SDK 和 Streamlit 作为用户界面构建一个小型应用程序。

在名为 chatbot.py 的文件中,首先设置 ChatBot 类,该类将封装与 Anthropic SDK 的交互。

该类应有两个主要方法:generate_message 和 process_user_input。

from anthropic import Anthropic
from config import IDENTITY, TOOLS, MODEL, get_quote
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()


class ChatBot:
    def __init__(self, session_state):
        self.anthropic = Anthropic()
        self.session_state = session_state

    def generate_message(
        self,
        messages,
        max_tokens,
    ):
        try:
            response = self.anthropic.messages.create(
                model=MODEL,
                system=IDENTITY,
                max_tokens=max_tokens,
                messages=messages,
                tools=TOOLS,
            )
            return response
        except Exception as e:
            return {"error": str(e)}

    def process_user_input(self, user_input):
        self.session_state.messages.append({"role": "user", "content": user_input})

        response_message = self.generate_message(
            messages=self.session_state.messages,
            max_tokens=2048,
        )

        if "error" in response_message:
            return f"An error occurred: {response_message['error']}"

        if response_message.content[-1].type == "tool_use":
            tool_use = response_message.content[-1]
            func_name = tool_use.name
            func_params = tool_use.input
            tool_use_id = tool_use.id

            result = self.handle_tool_use(func_name, func_params)
            self.session_state.messages.append(
                {"role": "assistant", "content": response_message.content}
            )
            self.session_state.messages.append(
                {
                    "role": "user",
                    "content": [
                        {
                            "type": "tool_result",
                            "tool_use_id": tool_use_id,
                            "content": f"{result}",
                        }
                    ],
                }
            )

            follow_up_response = self.generate_message(
                messages=self.session_state.messages,
                max_tokens=2048,
            )

            if "error" in follow_up_response:
                return f"An error occurred: {follow_up_response['error']}"

            response_text = follow_up_response.content[0].text
            self.session_state.messages.append(
                {"role": "assistant", "content": response_text}
            )
            return response_text

        elif response_message.content[0].type == "text":
            response_text = response_message.content[0].text
            self.session_state.messages.append(
                {"role": "assistant", "content": response_text}
            )
            return response_text

        else:
            raise Exception("An error occurred: Unexpected response type")

    def handle_tool_use(self, func_name, func_params):
        if func_name == "get_quote":
            premium = get_quote(**func_params)
            return f"Quote generated: ${premium:.2f} per month"

        raise Exception("An unexpected tool was used")

构建您的用户界面

使用 main 方法通过 Streamlit 测试部署此代码。此 main() 函数设置了一个基于 Streamlit 的聊天界面。

在名为 app.py 的文件中执行此操作

import streamlit as st
from chatbot import ChatBot
from config import TASK_SPECIFIC_INSTRUCTIONS


def main():
    st.title("Chat with Eva, Acme Insurance Company's Assistant🤖")

    if "messages" not in st.session_state:
        st.session_state.messages = [
            {"role": "user", "content": TASK_SPECIFIC_INSTRUCTIONS},
            {"role": "assistant", "content": "Understood"},
        ]

    chatbot = ChatBot(st.session_state)

    # 显示用户和助手消息,跳过前两条
    for message in st.session_state.messages[2:]:
        # 忽略 tool_use 块
        if isinstance(message["content"], str):
            with st.chat_message(message["role"]):
                st.markdown(message["content"])

    if user_msg := st.chat_input("Type your message here..."):
        st.chat_message("user").markdown(user_msg)

        with st.chat_message("assistant"):
            with st.spinner("Eva is thinking..."):
                response_placeholder = st.empty()
                full_response = chatbot.process_user_input(user_msg)
                response_placeholder.markdown(full_response)


if __name__ == "__main__":
    main()

使用以下命令运行程序:

streamlit run app.py

评估您的提示

提示通常需要测试和优化才能投入生产。要确定您的解决方案是否准备就绪,请使用结合定量和定性方法的系统化流程来评估聊天机器人的性能。根据您定义的成功标准创建强大的实证评估将使您能够优化提示。


Claude Console 现在提供了一个评估工具,可让您在各种场景下测试提示。

提高性能

在复杂场景中,除了标准的提示工程技术和防护措施实施策略之外,考虑其他策略来提高性能可能会有所帮助。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,将所有信息包含在提示中可能会导致高成本、响应时间变慢以及达到 "context window"(上下文窗口)限制。在这种情况下,实施 "Retrieval Augmented Generation"(检索增强生成),即 RAG 技术可以提高性能和效率。

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。这种方法允许根据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。

事实证明,为支持用例实施 RAG 可以在具有大量上下文需求的系统中提高准确性、减少响应时间并降低 API 成本。请参阅 RAG 示例获取实际示例。

通过工具使用集成实时数据

在处理需要实时信息的查询(例如账户余额或保单详情)时,基于嵌入的 RAG 方法是不够的。相反,工具使用可以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、检索订单详情以及代表客户取消订单。

这种方法在工具使用:客户服务智能体示例中进行了概述,可让您将实时数据集成到 Claude 的响应中,并提供更加个性化和高效的客户体验。

加强输入和输出防护措施

在部署聊天机器人时,尤其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非常重要。虽然 Claude 本身对此类场景具有弹性,但以下是加强聊天机器人防护措施的额外步骤:

  • 减少幻觉:实施事实核查机制和引用,以将响应建立在所提供信息的基础上。
  • 交叉核对信息:验证智能体的响应是否符合您公司的政策和已知事实。
  • 避免合同承诺:确保智能体不会做出其无权做出的承诺或达成协议。
  • 缓解越狱攻击:使用无害性筛查和输入验证等方法,防止用户利用模型漏洞生成不当内容。
  • 避免提及竞争对手:实施竞争对手提及过滤器,以保持品牌聚焦,不提及任何竞争对手的产品或服务。
  • 提高输出一致性:防止 Claude 改变风格或脱离角色,即使在长时间、复杂的交互中也是如此。
  • 删除个人身份信息(PII):除非明确要求并获得授权,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 "streaming"(流式传输)可以提高用户参与度和满意度。在这种情况下,用户会逐步接收答案,而不是等待整个响应生成完毕。

以下是实施流式传输的方法:

  1. 使用 Anthropic 流式传输 API 来支持流式响应。
  2. 设置您的前端以处理传入的文本块。
  3. 在每个文本块到达时显示它,模拟实时输入。
  4. 实施一种机制来保存完整的响应,允许用户在离开并返回后查看它。

在某些情况下,流式传输使得可以使用具有较高基础延迟的更高级模型,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

随着聊天机器人复杂性的增加,您的应用程序架构可以相应地演进。在向架构添加更多层之前,请考虑以下较为简单的选项:

  • 确保您充分利用提示并通过提示工程进行优化。使用提示工程指南编写最有效的提示。
  • 向提示添加额外的工具(可以包括提示链),看看是否可以实现所需的功能。

如果您的聊天机器人处理极其多样化的任务,您可能需要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,通过分类器将客户查询路由到专门的对话(每个对话都有自己的一组工具和系统提示)。请注意,此方法需要对 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

虽然这些示例侧重于可在 Streamlit 环境中调用的 Python 函数,但部署 Claude 用于实时支持聊天机器人需要 API 服务。

以下是您可以采用的方法:

  1. 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性:

    • 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。这在使用 LLM 时提供了流畅的交互体验。
    • 缓存:实施缓存可以缩短响应时间并减少不必要的 API 调用。
    • 上下文保留:当用户离开并返回时保持上下文对于对话的连续性非常重要。
  2. 构建 Web 界面:实现一个用户友好的 Web UI,用于与 Claude 驱动的智能体进行交互。

后续步骤


工具使用

让 Claude 访问您的 API,以便它可以代表客户采取行动。


开发测试

构建评估,根据您定义的成功标准衡量您的支持智能体。


流式传输

流式传输响应,让客户在答案生成时即可看到。

提示工程

优化您的系统提示和示例,以获得更好的任务性能。

Was this page helpful?

  • 前提条件
  • 使用 Claude 构建之前
  • 决定是否使用 Claude 进行支持聊天
  • 定义理想的聊天交互
  • 将交互分解为独立任务
  • 建立成功标准
  • 如何将 Claude 实现为客户服务智能体
  • 选择合适的 Claude 模型
  • 构建强大的提示
  • 通过工具使用添加动态和智能体能力
  • 部署您的提示
  • 构建您的用户界面
  • 评估您的提示
  • 提高性能
  • 将 Claude 集成到您的支持工作流程中
  • 后续步骤