ProjectTech4DevAI / ProjectTech4DevAI/kaapi-backend
Dashboard: FAQs and query insights
まだ誰も着手していません。
- 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
はじめの一歩
- 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。
- 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。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- 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