一行要約
4つの本番向けユースケースガイドへの索引。分類・ルーティング・モデレーションのような「大量・定型」の用途を組むときの出発点。
要点
| ガイド | 内容 |
|---|---|
| Ticket routing | カスタマーサポートのチケットを大規模に分類・ルーティングするベストプラクティス |
| Customer support agent | 文脈を理解するチャットボットの構築 |
| Content moderation | コンテンツフィルタリングと一般的なモデレーションの技法 |
| Legal summarization | 法務文書の要約と要点抽出 |
この4つに共通する構造は「大量の入力を、定義された少数のカテゴリか要約に落とす」こと。したがって develop-tests の exact match / LLM-based classification の eval 手法がそのまま当てはまる。
そのまま使える具体例
自分のユースケースがこの類型に当てはまるかの判定:
□ 入力が大量で、出力が定型（カテゴリ、ルーティング先、構造化要約）か
→ use case guides の型が使える。eval は exact match が第一候補
□ 主観的な判断（トーン、適切さ）が入るか
→ LLM-based Likert / binary classification（develop-tests 参照）
□ 与えた文書だけに基づく必要があるか
→ reduce-hallucinations の引用先行パターン原典で言及されている関連文書
- develop-tests — 分類タスクの eval（exact match、LLM-based binary classification）
- increase-consistency — 出力形式の一貫性
- reduce-hallucinations — 文書に接地させる
- mitigate-jailbreaks — モデレーションでの harmlessness screen
- choosing-a-model — 大量・単純なタスクでの Haiku
未取得の派生リンク
- https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/use-case-guides/ticket-routing
- https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/use-case-guides/customer-support-chat
- https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/use-case-guides/content-moderation
- https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/use-case-guides/legal-summarization