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Dashboard: FAQs and query insights

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to-discuss
主要言語
Python
スター
18
フォーク
10
平均マージ
2日 20時間
マージ済み PR(30日)
14

説明

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.

コントリビューションガイド

コントリビューションガイドを開く

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

調査の方向性

作成中の PRD から始め、Kaapi が各ユーザーの質問と回答をどこに永続化しているかを調査します。assistant フィールドと timestamp フィールドも含めて確認してください。時間枠ベースの FAQ ビュー、セマンティックなクエリクラスタリング、件数、集計、定期的なサマリーを定義します。設計と実装が合意済みの PRD 要件を満たせば完了とします。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

評価

技術スタック
python
領域
analytics, data, machine-learning
issue の種類
機能追加
難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
活発さ
静か
明瞭さ
説明が足りない
初心者へのやさしさ
25/100

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