Lösungen zur Kostenkontrolle für intelligente Kundendienstszenarien
Die Richtlinienkonfiguration mit LlamaFarm kann die Betriebskosten des KI-Kundendienstes effektiv senken:
- abgestufte Reaktionsstrategie: Konfigurieren Sie das Hauptmodell in strategies.yaml so, dass gpt-3.5-turbo verwendet wird, und wechseln Sie nur bei komplexen Problemen zu gpt-4.
- Caching Hochfrequenz Fragen und AntwortenAktivieren Sie den Parameter -use-cache, um historische Antworten zwischenzuspeichern und so API-Aufrufe zu reduzieren.
- Lokale Kenntnisse bevorzugt: Setzen Sie den Parameter -rag-first, um die Wissensbasis abzurufen, bevor Sie das Modell aufrufen.
Typisches Konfigurationsbeispiel:
- Kunden_Unterstützungspolitik:
- primär: gpt-3.5-turbo
- fallback: claude-haiku
- Temperatur: 0,7 # Angemessene Steigerung der Kreativität
Vorschlag zur Überwachung: Führen Sie uv run python models/cli.py audit -days 30 regelmäßig aus, um einen Nutzungsbericht zu erstellen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLlamaFarm: ein Entwicklungsrahmen für den schnellen lokalen Einsatz von KI-Modellen und -AnwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann eine Kostenoptimierung von KI-Modellen in Kundensupport-Szenarien erreicht werden?
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