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Abbiamo utilizzato GPT-5.5 nei sistemi di assistenza clienti degli e-commerce europei, risparmiando il 62% delle risorse umane, ma abbiamo incontrato due problemi critici.
Claude diventa stupido mentre lavora su AI, Anthropic viene assediato dalla comunità di ricerca
Il nostro team è riuscito a ridurre i costi di analisi degli indirizzi del 62% grazie a GPT-3.5, e nel frattempo abbiamo anche risolto il problema del limitazione del traffico durante le promozioni.
Con il gateway nativo del cloud abbiamo risparmiato il 38% dei costi di elaborazione del traffico, ma per poco non abbiamo rovinato la catena di distribuzione di prodotti freschi in Europa durante il Black Friday.
Abbiamo aumentato l’efficienza nell’elaborazione delle richieste di assistenza post-vendita dei clienti di tre volte utilizzando Claude 3, ma abbiamo commesso due errori che non avremmo dovuto commettere.
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Introduzione
Numero massimo di token da generare. Assicurarsi che la somma dei token di input e max _ tokens non superi la finestra di contesto del modello. Poiché alcuni servizi sono ancora in fase di aggiornamento, si consiglia di non impostare max _ tokens come limite superiore della finestra;
Installazione e configurazione di Codex
Abbiamo aumentato con successo l’accuratezza del servizio di assistenza clienti multimodale utilizzando GPT-4o al 92%, ma abbiamo incontrato tre problemi molto difficili da risolvere.