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我们要对接claude2#xff0c;但是claude2官方并没有开放接口文档#xff0c;只有一个python版本的sdk#xff0c;但是我们的api_key 并没有升级#xff08;因为调用的问题#xff0c;调用报错403#xff0c;社区人员回应是地域的问题#xff0c;我们尝试使用代理…场景
我们要对接claude2但是claude2官方并没有开放接口文档只有一个python版本的sdk但是我们的api_key 并没有升级因为调用的问题调用报错403社区人员回应是地域的问题我们尝试使用代理调用但是对次数有严格限制而且没有官方文档是一件比较难办的事情所以我们决定用自己的方式session_key轮询分块训练来解决这个问题。
我们在 easyHttp中加入了Http代理功能然后通过claude2的session_key机制去调用效果还不错。
代码
java版 public static void list_all_conversations() {REQUESTCONFIG.setUrl(BASE_URL);REQUESTCONFIG.setEndpoint(organizations/b691ac7d-46f6-a1e9-4a9ec8e50986/chat_conversations);MapString, Object headers new HashMap();headers.put(User-Agent, Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/115.0);headers.put(Accept-Language, en-US,en;q0.5);headers.put(Referer, https://claude.ai/chats);headers.put(Content-Type, application/json);headers.put(Sec-Fetch-Dest, empty);headers.put(Sec-Fetch-Mode, cors);headers.put(Sec-Fetch-Site, same-origin);headers.put(Connection, keep-alive);headers.put(Cookie, __ssid025);REQUESTCONFIG.setHeaders(headers);REQUESTCONFIG.setProxyHost(10.18.10.10);REQUESTCONFIG.setProxyPort(8888);GenericHttpAdapterString adapter new GenericHttpAdapter(String.class);CustomResponseString response adapter.sendGenericRequest(REQUESTCONFIG);// 处理响应if (response.getStatus() 200) {System.out.println(请求成功 response.getData());} else {System.out.println(请求失败 response.getMsg());}}python版 def list_all_conversations(self):url fhttps://claude.ai/api/organizations/{self.organization_id}/chat_conversationsheaders {User-Agent:Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/115.0,Accept-Language: en-US,en;q0.5,Referer: https://claude.ai/chats,Content-Type: application/json,Sec-Fetch-Dest: empty,Sec-Fetch-Mode: cors,Sec-Fetch-Site: same-origin,Connection: keep-alive,Cookie: f{self.cookie}}response self.send_request(GET,url,headersheaders)conversations response.json()# Returns all conversation information in a listif response.status_code 200:return conversationselse:print(fError: {response.status_code} - {response.text})分析
基于我们最终要做成Saas服务的类型对外提供服务我们只需要丢入模板和命名部门既可以完成对不同部门不同需求的训练随后我们会对他们的需求进行模板定义调用完毕claude2会调用我们自己的接口完成对生成文字的封装如 pdf,word等极大减轻各部门同事的工作量。做成服务我们将采取java语言作为我们的开发语言。
开源计划
我们计划将claude2-sdk非官方开源功能大致会有新建会话删除会话显示历史会话无附件对话有附件对话easyHttp,重命名会话等功能将会完成附件上传功能.如果你对claude2有兴趣或者对该计划有兴趣可以私聊加入我们一起change the world。预计在24年年前上线gitte/github
可用范围
智能客服 Claude 2作为新一代语言智能系统,其超强的语义理解和生成能力可直接服务于智能客服领域。通过事先训练,可支持24小时全天候自动化地回答客户问题、提供帮助建议等,可显著降低人工客服成本。
智能办公 可基于Claude 2来自动化完成文件内容的生成、提取和摘要等,辅助文员编写常见类别的报告、公文等。通过RPA软件对接到企业信息系统获取结构化数据后,可大规模部署实现企业内容生产的机器化。
数字员工 集成SmartRpa 将Claude 2输出的内容或者指令,再通过SmartRpa执行,可完成很多重复性的办公室工作,如数据录入、审批流转递等。相比直接触发RPA流程,数字员工可提供更人性化、灵活的交互界面。可逐步向更高级别、专业领域的数字员工能力发展。
价值
智能客服场景 24/7全天候服务支持,周中周末均可正常响应客户问题,不受人工资源限制 大量常见问题分类识别、匹配和自动应答,可为人工客服释放60%以上的负载 系统可快速积累知识库内容,客户问题和应对方式的数据化 可基于用户实际反馈不断改进对话质量,学习能力超越人工服务水平
智能办公场景 极大提升采购类、测试类、内部流程类文档的草稿生成效率,降低90%以上手工编写负担 为业务文案、策划方案、招标文件等提供高质量的创意原文,提升创作水平 结合数据中台,可批量生产个性化体验好、维度丰富的客户报表与营销内容
数字员工场景 支撑自动化完成客服外呼、销售引导等人-机交互型工作,不够灵活的RPA机器人无法直接应对 基于反馈调整的应用强化学习能力,工作能满足不断变化的新要求 企业内部问答机器人,可直接回应员工各类咨询问题,无需人工处理
