ナレッジ＆RAG
ドキュメント、チケット、EC データを同期し、ナレッジベース チャットボットとヘルプセンター FAQ が推測ではなく実際のコンテンツに基づいて回答できるようにします。
多くの「AI サポート」導入が失敗する共通点は、モデルのコンテキストに承認済みの原文が含まれていないことです。本格的なアシスタントは、生成前にアップロード、コネクター、クロールから断片を取得します。FlexyAgents はこの経路を中核機能として扱います — エージェントごとのナレッジスコープ、複数ソースの組み合わせ、取得結果の引用または不確実性の明示を求めるプロンプトです。
本ガイドでは、チームが Notion、Zendesk、Confluence、ファイルストレージ、EC、公開 URL を顧客と従業員の双方に信頼できるパイプラインに接続する方法を説明します。
コネクターに着手する前に、各アシスタントが何を知ってよいかを明確にしてください。公開ヘルプ、社内 runbook、パートナー向け添付資料は、意図的に許可しない限り同一インデックスを共有すべきではありません。FlexyAgents はエージェントごとにナレッジベースを割り当て、顧客向けウィジェットが HR ポリシーを取得しないようにします。
ソース、更新頻度、担当者を記録してください — 調達と IT がいずれかの時点でこの資料を求めます。
アップロードは PDF や一度限りのドキュメント向け、コネクターは Zendesk・Notion・Confluence を最新に保ち、クロールは公開 HTML が正とするサイト向けです。
Q&A ペアは、逐語引用が必要な回答（返金期限、コンプライアンス条項など）のために長文と共存できます。
Shopify と WooCommerce により、「注文はどこ？」を静的 FAQ ではなく実際のフルフィルメントデータで回答できます。
不正、チャージバック、アカウント乗っ取りは人間にエスカレーションしてください — アシスタントはステータスとポリシーを取得し、リスク判断は行いません。
取得だけでは不十分です — テンプレートはモデルを passage 内に拘束し、信頼度が低い場合はリンクを提示し、上限に達したらチケットを作成する必要があります。
頻出クエリと取得失敗を分析し、モデルが想像で穴を埋める前にコンテンツを更新してください。
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