Soluções de controle de custos para cenários de atendimento inteligente ao cliente
A configuração de políticas com a LlamaFarm pode reduzir efetivamente os custos operacionais do atendimento ao cliente de IA:
- estratégia de resposta em níveisConfiguração do modelo principal em strategies.yaml para usar o gpt-3.5-turbo e mudar para o gpt-4 somente para problemas complexos.
- Perguntas e respostas sobre o armazenamento em cache de alta frequênciaAtivar o parâmetro -use-cache para armazenar em cache as respostas históricas e reduzir as chamadas de API
- Preferencialmente, base de conhecimento localDefinir o parâmetro -rag-first para recuperar a base de conhecimento antes de chamar o modelo
Exemplo de configuração típica:
- política de suporte ao cliente:
- primário: gpt-3.5-turbo
- fallback: claude-haiku
- Temperatura: 0,7 # Aumento adequado da criatividade
Sugestão de monitoramento: execute uv run python models/cli.py audit -days 30 periodicamente para gerar um relatório de uso.
Essa resposta foi extraída do artigoLlamaFarm: uma estrutura de desenvolvimento para a rápida implantação local de modelos e aplicativos de IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como obter a otimização de custos dos modelos de IA em cenários de suporte ao cliente?
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