智能客服场景下的成本控制方案
通过LlamaFarm的策略配置可有效降低AI客服运营成本：
- 分级响应策略：在strategies.yaml中配置主模型用gpt-3.5-turbo，仅复杂问题切换gpt-4
- 缓存高频问答：启用–use-cache参数缓存历史响应，减少API调用
- 本地知识库优先：设置–rag-first参数，先检索知识库再调用模型
典型配置示例：
- customer_support策略：
- primary: gpt-3.5-turbo
- fallback: claude-haiku
- temperature: 0.7 # 适当提高创造性
监控建议：定期执行uv run python models/cli.py audit –days 30生成用量报告
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLlamaFarm：在本地快速部署AI模型与应用的开发框架Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何在客户支持场景中实现AI模型的成本优化？
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