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Déterminer s’il faut utiliser Claude pour le routage des tickets

Voici quelques indicateurs clés qui suggèrent que vous devriez utiliser un LLM comme Claude plutôt que des approches d’apprentissage automatique traditionnelles pour votre tâche de classification :

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Construire et déployer votre flux de travail de support LLM

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Comprendre votre approche de support actuelle

Avant de vous lancer dans l’automatisation, il est crucial de comprendre votre système de billetterie existant. Commencez par étudier comment votre équipe de support gère actuellement le routage des tickets. Posez-vous des questions comme :
  • Quels critères sont utilisés pour déterminer quel SLA/offre de service est appliqué ?
  • Le routage des tickets est-il utilisé pour déterminer vers quel niveau de support ou spécialiste produit un ticket est dirigé ?
  • Y a-t-il déjà des règles ou des flux de travail automatisés en place ? Dans quels cas échouent-ils ?
  • Comment les cas particuliers ou les tickets ambigus sont-ils traités ?
  • Comment l’équipe priorise-t-elle les tickets ?
Plus vous en savez sur la façon dont les humains gèrent certains cas, mieux vous serez en mesure de travailler avec Claude pour accomplir la tâche.

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Définir les catégories d’intention utilisateur

Une liste bien définie de catégories d’intention utilisateur est cruciale pour une classification précise des tickets de support avec Claude. La capacité de Claude à router efficacement les tickets dans votre système est directement proportionnelle à la qualité de définition des catégories de votre système. Voici quelques exemples de catégories et sous-catégories d’intention utilisateur.
En plus de l’intention, le routage et la priorisation des tickets peuvent également être influencés par d’autres facteurs tels que l’urgence, le type de client, les SLA ou la langue. Assurez-vous de prendre en compte d’autres critères de routage lors de la construction de votre système de routage automatisé.

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Établir des critères de succès

Travaillez avec votre équipe de support pour définir des critères de succès clairs avec des repères mesurables, des seuils et des objectifs. Voici quelques critères et repères standard lors de l’utilisation des LLM pour le routage des tickets de support :
Voici quelques critères de succès courants qui peuvent être utiles, qu’un LLM soit utilisé ou non :

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Choisir le bon modèle Claude

Le choix du modèle dépend des compromis entre coût, précision et temps de réponse. De nombreux clients ont trouvé que claude-3-5-haiku-20241022 est un modèle idéal pour le routage des tickets, car c’est le modèle le plus rapide et le plus rentable de la famille Claude 3 tout en offrant d’excellents résultats. Si votre problème de classification nécessite une expertise approfondie du sujet ou un grand volume de catégories d’intention avec un raisonnement complexe, vous pourriez opter pour le modèle Sonnet plus grand.

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Construire un prompt solide

Le routage des tickets est un type de tâche de classification. Claude analyse le contenu d’un ticket de support et le classe dans des catégories prédéfinies en fonction du type de problème, de l’urgence, de l’expertise requise ou d’autres facteurs pertinents. Écrivons un prompt de classification de tickets. Notre prompt initial devrait contenir le contenu de la demande de l’utilisateur et renvoyer à la fois le raisonnement et l’intention.
Essayez le générateur de prompts sur la Console Anthropic pour que Claude vous rédige une première ébauche.
Voici un exemple de prompt de classification pour le routage des tickets : 
def classify_support_request(ticket_contents):
    # Définir le prompt pour la tâche de classification
    classification_prompt = f"""Vous agirez en tant que système de classification des tickets de support client. Votre tâche est d'analyser les demandes de support client et de produire la classification d'intention appropriée pour chaque demande, ainsi que votre raisonnement.

        Voici la demande de support client que vous devez classifier :

        <request>{ticket_contents}</request>

        Veuillez analyser attentivement la demande ci-dessus pour déterminer l'intention principale et les besoins du client. Considérez ce que le client demande ou ce qui le préoccupe.

        D'abord, rédigez votre raisonnement et votre analyse sur la façon de classifier cette demande à l'intérieur des balises <reasoning>.

        Ensuite, indiquez l'étiquette de classification appropriée pour la demande à l'intérieur d'une balise <intent>. Les intentions valides sont :
        <intents>
        <intent>Support, Feedback, Réclamation</intent>
        <intent>Suivi de commande</intent>
        <intent>Remboursement/Échange</intent>
        </intents>

        Une demande ne peut avoir QU'UNE SEULE intention applicable. N'incluez que l'intention qui est la plus applicable à la demande.

        À titre d'exemple, considérez la demande suivante :
        <request>Bonjour ! J'ai fait installer internet fibre haut débit samedi et mon installateur, Kevin, était absolument fantastique ! Où puis-je envoyer mon avis positif ? Merci pour votre aide !</request>

        Voici un exemple de la façon dont votre sortie devrait être formatée (pour l'exemple de demande ci-dessus) :
        <reasoning>L'utilisateur cherche des informations afin de laisser un retour positif.</reasoning>
        <intent>Support, Feedback, Réclamation</intent>

        Voici quelques exemples supplémentaires :
        <examples>
        <example 2>
        Exemple 2 Entrée :
        <request>Je voulais vous écrire et vous remercier personnellement pour la compassion dont vous avez fait preuve envers ma famille lors des funérailles de mon père ce week-end dernier. Votre personnel a été si prévenant et serviable tout au long de ce processus ; cela nous a vraiment soulagés. Les brochures de visite étaient magnifiques. Nous n'oublierons jamais la gentillesse que vous nous avez témoignée et nous apprécions grandement la fluidité du déroulement. Merci encore, Amarantha Hill au nom de la famille Hill.</request>

        Exemple 2 Sortie :
        <reasoning>L'utilisateur laisse un avis positif sur son expérience.</reasoning>
        <intent>Support, Feedback, Réclamation</intent>
        </example 2>
        <example 3>

        ...

        </example 8>
        <example 9>
        Exemple 9 Entrée :
        <request>Votre site web continue d'envoyer des pop-ups publicitaires qui bloquent tout l'écran. Il m'a fallu vingt minutes juste pour finalement trouver le numéro de téléphone pour appeler et me plaindre. Comment puis-je accéder aux informations de mon compte avec tous ces pop-ups ? Pouvez-vous accéder à mon compte pour moi, puisque votre site web est défectueux ? J'ai besoin de connaître l'adresse enregistrée.</request>

        Exemple 9 Sortie :
        <reasoning>L'utilisateur demande de l'aide pour accéder aux informations de son compte web.</reasoning>
        <intent>Support, Feedback, Réclamation</intent>
        </example 9>

        N'oubliez pas d'inclure toujours votre raisonnement de classification avant votre sortie d'intention réelle. Le raisonnement doit être encadré par des balises <reasoning> et l'intention par des balises <intent>. Ne renvoyez que le raisonnement et l'intention.
        """
Décomposons les éléments clés de ce prompt :
  • Nous utilisons les f-strings Python pour créer le modèle de prompt, permettant au ticket_contents d’être inséré dans les balises <request>.
  • Nous donnons à Claude un rôle clairement défini en tant que système de classification qui analyse soigneusement le contenu du ticket pour déterminer l’intention principale et les besoins du client.
  • Nous instruisons Claude sur le formatage de sortie approprié, dans ce cas pour fournir son raisonnement et son analyse à l’intéri eur des balises <reasoning>, suivi de l’étiquette de classification appropriée à l’intérieur des balises <intent>.
  • Nous spécifions les catégories d’intention valides : “Support, Feedback, Réclamation”, “Suivi de commande” et “Remboursement/Échange”.
  • Nous incluons quelques exemples (aussi appelé few-shot prompting) pour illustrer comment la sortie doit être formatée, ce qui améliore la précision et la cohérence.
La raison pour laquelle nous voulons que Claude divise sa réponse en différentes sections de balises XML est que nous pouvons utiliser des expressions régulières pour extraire séparément le raisonnement et l’intention de la sortie. Cela nous permet de créer des étapes ciblées suivantes dans le flux de travail de routage des tickets, comme utiliser uniquement l’intention pour décider à qui acheminer le ticket.

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Déployer votre prompt

Il est difficile de savoir à quel point votre prompt fonctionne bien sans le déployer dans un environnement de test de production et exécuter des évaluations. Construisons la structure de déploiement. Commençons par définir la signature de méthode pour encapsuler notre appel à Claude. Nous allons prendre la méthode que nous avons déjà commencé à écrire, qui a ticket_contents comme entrée, et maintenant renvoyer un tuple de reasoning et intent comme sortie. Si vous avez une automatisation existante utilisant l’apprentissage automatique traditionnel, vous voudrez suivre cette signature de méthode à la place. 
import anthropic
import re

# Créer une instance du client API Anthropic
client = anthropic.Anthropic()

# Définir le modèle par défaut
DEFAULT_MODEL="claude-3-5-haiku-20241022"

def classify_support_request(ticket_contents):
    # Définir le prompt pour la tâche de classification
    classification_prompt = f"""Vous agirez en tant que système de classification des tickets de support client. 
        ...
        ... Le raisonnement doit être encadré par des balises <reasoning> et l'intention par des balises <intent>. Ne renvoyez que le raisonnement et l'intention.
        """
    # Envoyer le prompt à l'API pour classifier la demande de support.
    message = client.messages.create(
        model=DEFAULT_MODEL,
        max_tokens=500,
        temperature=0,
        messages=[{"role": "user", "content": classification_prompt}],
        stream=False,
    )
    reasoning_and_intent = message.content[0].text

    # Utiliser la bibliothèque d'expressions régulières de Python pour extraire `reasoning`.
    reasoning_match = re.search(
        r"<reasoning>(.*?)</reasoning>", reasoning_and_intent, re.DOTALL
    )
    reasoning = reasoning_match.group(1).strip() if reasoning_match else ""

    # De même, extraire également l'`intent`.
    intent_match = re.search(r"<intent>(.*?)</intent>", reasoning_and_intent, re.DOTALL)
    intent = intent_match.group(1).strip() if intent_match else ""

    return reasoning, intent
Ce code :
  • Importe la bibliothèque Anthropic et crée une instance de client en utilisant votre clé API.
  • Définit une fonction classify_support_request qui prend une chaîne ticket_contents.
  • Envoie le ticket_contents à Claude pour classification en utilisant le classification_prompt
  • Renvoie le reasoning et l’intent du modèle extraits de la réponse.
Puisque nous devons attendre que tout le texte de raisonnement et d’intention soit généré avant de l’analyser, nous définissons stream=False (la valeur par défaut).

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Évaluer votre prompt

Le prompting nécessite souvent des tests et une optimisation pour être prêt pour la production. Pour déterminer l’état de préparation de votre solution, évaluez les performances en fonction des critères de succès et des seuils que vous avez établis précédemment. Pour exécuter votre évaluation, vous aurez besoin de cas de test sur lesquels l’exécuter. Le reste de ce guide suppose que vous avez déjà développé vos cas de test.

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Construire une fonction d’évaluation

Notre exemple d’évaluation pour ce guide mesure la performance de Claude selon trois métriques clés :
  • Précision
  • Coût par classification
Vous pourriez avoir besoin d’évaluer Claude sur d’autres axes en fonction des facteurs qui sont importants pour vous. Pour évaluer cela, nous devons d’abord modifier le script que nous avons écrit et ajouter une fonction pour comparer l’intention prédite avec l’intention réelle et calculer le pourcentage de prédictions correctes. Nous devons également ajouter des fonctionnalités de calcul des coûts et de mesure du temps. 
import anthropic
import re

# Créer une instance du client API Anthropic
client = anthropic.Anthropic()

# Définir le modèle par défaut
DEFAULT_MODEL="claude-3-5-haiku-20241022"

def classify_support_request(request, actual_intent):
    # Définir le prompt pour la tâche de classification
    classification_prompt = f"""Vous agirez en tant que système de classification des tickets de support client. 
        ...
        ...Le raisonnement doit être encadré par des balises <reasoning> et l'intention par des balises <intent>. Ne renvoyez que le raisonnement et l'intention.
        """

    message = client.messages.create(
        model=DEFAULT_MODEL,
        max_tokens=500,
        temperature=0,
        messages=[{"role": "user", "content": classification_prompt}],
    )
    usage = message.usage  # Obtenir les statistiques d'utilisation pour l'appel API pour savoir combien de tokens d'entrée et de sortie ont été utilisés.
    reasoning_and_intent = message.content[0].text

    # Utiliser la bibliothèque d'expressions régulières de Python pour extraire `reasoning`.
    reasoning_match = re.search(
        r"<reasoning>(.*?)</reasoning>", reasoning_and_intent, re.DOTALL
    )
    reasoning = reasoning_match.group(1).strip() if reasoning_match else ""

    # De même, extraire également l'`intent`.
    intent_match = re.search(r"<intent>(.*?)</intent>", reasoning_and_intent, re.DOTALL)
    intent = intent_match.group(1).strip() if intent_match else ""

      # Vérifier si la prédiction du modèle est correcte.
    correct = actual_intent.strip() == intent.strip()

    # Renvoyer le raisonnement, l'intention, correct et l'utilisation.
    return reasoning, intent, correct, usage
Décomposons les modifications que nous avons apportées :
  • Nous avons ajouté l’actual_intent de nos cas de test dans la méthode classify_support_request et mis en place une comparaison pour évaluer si la classification d’intention de Claude correspond à notre classification d’intention de référence.
  • Nous avons extrait les statistiques d’utilisation pour l’appel API afin de calculer le coût en fonction des tokens d’entrée et de sortie utilisés

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Exécuter votre évaluation

Une évaluation appropriée nécessite des seuils et des repères clairs pour déterminer ce qu’est un bon résultat. Le script ci-dessus nous donnera les valeurs d’exécution pour la précision, le temps de réponse et le coût par classification, mais nous aurions encore besoin de seuils clairement établis. Par exemple :
  • Précision : 95% (sur 100 tests)
  • Coût par classification : réduction de 50% en moyenne (sur 100 tests) par rapport à la méthode de routage actuelle
Avoir ces seuils vous permet de déterminer rapidement et facilement à grande échelle, et avec un empirisme impartial, quelle méthode est la meilleure pour vous et quels changements pourraient devoir être apportés pour mieux répondre à vos exigences.

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Améliorer les performances

Dans des scénarios complexes, il peut être utile d’envisager des stratégies supplémentaires pour améliorer les performances au-delà des techniques standard d’ingénierie de prompts et des stratégies de mise en œuvre de garde-fous. Voici quelques scénarios courants :

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Utiliser une hiérarchie taxonomique pour les cas avec plus de 20 catégories d’intention

À mesure que le nombre de classes augmente, le nombre d’exemples requis s’étend également, rendant potentiellement le prompt difficile à gérer. Comme alternative, vous pouvez envisager de mettre en œuvre un système de classification hiérarchique utilisant un mélange de classificateurs.
  1. Organisez vos intentions dans une structure d’arbre taxonomique.
  2. Créez une série de classificateurs à chaque niveau de l’arbre, permettant une approche de routage en cascade.
Par exemple, vous pourriez avoir un classificateur de premier niveau qui catégorise largement les tickets en “Problèmes techniques”, “Questions de facturation” et “Demandes générales”. Chacune de ces catégories peut ensuite avoir son propre sous-classificateur pour affiner davantage la classification.
  • Avantages - plus de nuance et de précision : Vous pouvez créer différents prompts pour chaque chemin parent, permettant une classification plus ciblée et spécifique au contexte. Cela peut conduire à une précision améliorée et à un traitement plus nuancé des demandes des clients.
  • Inconvénients - latence accrue : Sachez que plusieurs classificateurs peuvent entraîner une latence accrue, et nous recommandons de mettre en œuvre cette approche avec notre modèle le plus rapide, Haiku.

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Utiliser des bases de données vectorielles et la recherche de similarité pour gérer des tickets hautement variables

Bien que fournir des exemples soit la façon la plus efficace d’améliorer les performances, si les demandes de support sont très variables, il peut être difficile d’inclure suffisamment d’exemples dans un seul prompt. Dans ce scénario, vous pourriez employer une base de données vectorielle pour effectuer des recherches de similarité à partir d’un ensemble de données d’exemples et récupérer les exemples les plus pertinents pour une requête donnée. Cette approche, détaillée dans notre recette de classification, a montré une amélioration des performances de 71% à 93% de précision.

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Tenir compte spécifiquement des cas particuliers attendus

Voici quelques scénarios où Claude pourrait mal classifier les tickets (il peut y en avoir d’autres qui sont uniques à votre situation). Dans ces scénarios, envisagez de fournir des instructions explicites ou des exemples dans le prompt sur la façon dont Claude devrait gérer le cas particulier :

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Intégrer Claude dans votre flux de travail de support plus large

Une intégration appropriée nécessite que vous preniez certaines décisions concernant la façon dont votre script de routage de tickets basé sur Claude s’intègre dans l’architecture de votre système de routage de tickets plus large. Il y a deux façons de procéder :
  • Basé sur le push : Le système de tickets de support que vous utilisez (par exemple Zendesk) déclenche votre code en envoyant un événement webhook à votre service de routage, qui classifie ensuite l’intention et l’achemine.
    • Cette approche est plus évolutive pour le web, mais nécessite que vous exposiez un point de terminaison public.
  • Basé sur le pull : Votre code extrait les derniers tickets selon un calendrier donné et les achemine au moment de l’extraction.
    • Cette approche est plus facile à mettre en œuvre mais pourrait faire des appels inutiles au système de tickets de support lorsque la fréquence d’extraction est trop élevée ou pourrait être trop lente lorsque la fréquence d’extraction est trop basse.
Pour l’une ou l’autre de ces approches, vous devrez encapsuler votre script dans un service. Le choix de l’approche dépend des API que votre système de billetterie de support fournit.

Guide de classification

Visitez notre guide de classification pour plus d’exemples de code et des conseils d’évaluation détaillés.

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