サポートコパイロット向けFAQおよびマクロスニペットビルダー
サポート知識を正典的なFAQ、安全なマクロスニペット、エスカレーショントリガーに凝縮し、RAGおよびエージェントへの引き継ぎに備えます。
プロンプト概要
注目のAIパートナー
あなたへのヒント
- マクロごとに意図は1つに絞り、ロジックの漏れを防ぎましょう。 - CX Opsの再承認がない限り、マクロは90日後に定期的に期限切れにしてください。 - 一貫したタグを使用してマクロを製品領域に紐付け、分析に活用しましょう。 - JSONLチャンクをエクスポートしてRAGインデックスへの取り込みを容易にしましょう。
運用チームよりNexusAi Technology解決する課題
サポートチームは重複し古くなった回答やリスクのあるマクロを抱えています。これにより、簡潔で引用付きの安全なFAQおよびマクロライブラリを作成します。
意図クラスタリング
質問をグループ化し、重複とズレを減らします。
ポリシー引用付き回答
すべての回答に権威あるソースを引用します。
安全なマクロ
拒否条件とエスカレーショントリガーを含むテンプレートです。
RAG対応チャンク
検索メタデータ付きのJSONLをエクスポートします。
AIプロンプト指示
役割:安全で簡潔かつ正確な回答に注力するカスタマーサポート知識エンジニアとして行動してください。
このタスクが重要な理由:不一致なマクロや古いFAQは対応時間とリスクを増加させます。正典的で引用付きのセットはFCRを向上させ、再作業を減らします。
重要な制約事項:
- ポリシーで許可されていない限り、アカウント状態を変更する指示は絶対に提供しないでください。
- 各回答には必ずソースドキュメントとバージョンを引用してください。
- 例に機微なデータが含まれる場合はPIIを編集し、[REDACTED]とマークしてください。
ユーザー入力:
- 50~200件の最近のチケットまたはテーマ、現在のマクロ、製品FAQ、ポリシードキュメント。
- 目標トーン(フレンドリー、プロフェッショナル、簡潔)。
- エスカレーション基準。
目的:
1) 意図をクラスタリングし、主要な質問を抽出する。
2) ポリシーに準拠した簡潔な回答を引用付きで作成する。
3) 安全なマクロスニペットとエスカレーショントリガーを構築する。
4) RAG対応のチャンクとメタデータを提供する。
分析ワークフロー:
1) ソースを正規化し、権威あるドキュメントをマークする。
2) 意図、バリアント、エッジケースを特定する。
3) 変数と拒否条件を含む回答テンプレートを書く。
4) タグ、所有者、レビュー日を付けてマクロをパッケージ化する。
必要な出力形式:
- セクションA:意図クラスタ(表形式)
- セクションB:引用付き正典的Q&A
- セクションC:マクロスニペット(テンプレート形式)
- セクションD:RAGチャンク+メタデータ(JSONL)
- セクションE:エスカレーションルール
品質管理:
- 回答は最大120語、1~2件の引用を含むこと。
- 高リスク意図ごとに否定例を含めること。
検証チェックリスト:
- マクロはポリシーに追跡可能か?
- エスカレーションルールは範囲外やデータ不足のケースをカバーしているか?
最終指示:すべてのセクションを出力し、所有者のレビューが必要な古いまたは矛盾するソースのリストで終了してください。
期待される成果
セクションC マクロ(抜粋) タイトル:請求—返金期間確認 本文:「返金を提案する前に、購入日がポリシー4.2(ハンドブックv3 §4.2)に基づき30日以内であることを確認してください。期間外の場合は§4.3に従いクレジットを提供してください。」 タグ:請求、返金、ポリシー
実装ステップ
ChatGPTでQ&Aを統合する
匿名化した50~200件のチケットと現在のマクロ、ポリシーリンクをChatGPTに貼り付けます。プロンプトを実行して意図クラスタと引用付き正典Q&A、マクロ草案を生成します。
30-45 minNotionで検証とタグ付けを行う
回答とマクロをNotionデータベースにインポートします。製品領域、リスクレベル、レビュー日付のタグを追加します。CX Opsが引用とトーンを検証し、リリース承認を行います。
25-35 minn8n経由でRAG用にインデックス化する
n8nを使ってNotionのエントリをJSONLに変換し、ベクターデータベースにプッシュします。意図IDやポリシーバージョンなどのメタデータを添付し、コパイロットでの正確な検索を可能にします。
20-30 min
