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Dashboard: FAQs and query insights

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to-discuss
Lingua principale
Python
Stelle
18
Fork
10
Merge medio
2g 20h
PR unite (30g)
14

Descrizione

Context

Once an NGO finalizes their program and releases it to end users in production, they currently have no way to see how it is performing in the field. Within the first 2–4 weeks of a release, program teams should have visibility into how the program is going: what kinds of questions end users are asking, which topics come up most often, and whether the assistant is handling them well.

Today that feedback loop doesn't exist — teams cannot tell whether the assistant's knowledge base covers real user needs, which questions are going unanswered or answered poorly, or how to refine the prompt and content based on actual usage.

What NGOs need

A simple view of their top frequently asked questions over a chosen time window, with query volumes, so they can:

  • Spot recurring themes in end-user queries
  • Verify the knowledge base has good answers for those questions
  • Use this data to improve the assistant (prompt + content) with each iteration

What can be done from our end

Kaapi already persists every user question and response with assistant and timestamp, so the raw data for time-windowed FAQ mining exists today without new capture infrastructure. On top of it:

  • Clustering of semantically similar queries (via embeddings or similar techniques) to surface top FAQs with counts
  • Aggregation by time period
  • Periodic summaries (e.g. a daily rollup)

Since most NGOs operate at modest query volumes, lightweight clustering approaches are viable, keeping the solution simple while giving program teams actionable insight from real production usage.

Status

PRD being drafted; picking up in this iteration.

Guida per i contributori

Apri la guida per i contributori

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

Inizia dal PRD in fase di redazione e analizza dove Kaapi persiste ogni domanda e risposta dell’utente, inclusi i campi dell’assistente e del timestamp. Definisci la vista FAQ basata su finestre temporali, il clustering semantico delle query, i conteggi, l’aggregazione e i riepiloghi periodici; il lavoro è completato quando la progettazione e l’implementazione soddisfano i requisiti concordati del PRD.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
python
Ambito
analytics, data, machine-learning
Tipo di issue
Funzionalità
Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Stato di attività
Tranquilla
Chiarezza
Da chiarire
Idoneità per principianti
25/100

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