ナレッジ ベースを設定して AI 回答の質を高める

仮想エージェントは、Atlassian Intelligence の回答を使用して、リンクされたナレッジ ベース スペースを検索し、ジェネレーティブ人工知能を使用してその情報を要約することによって顧客に返信します。Atlassian Intelligence による回答の詳細をご確認ください。

仮想エージェントが Atlassian Intelligence の回答を使用する場合、応答の質と正確性は、ナレッジ ベースが最新で、利用しやすく構成され、明確であるかどうかにかかっています。

すべてを最新に保つ

Atlassian Intelligence の回答が不正確な回答を提供する最も一般的な理由は、ソース情報が間違っているためです。リンク先のスペースにある各記事に目を通し、すべてが正確で最新であることをご確認ください。あいまい、矛盾する、または古い情報は削除します。リマインダーを設定して、時々ナレッジ ベースの正確性をチェックしてください。

重複を避ける

トピックごとに記事が 1 つしかなければ、ナレッジ ベースのスペースを最新の状態に保つのは簡単です。たとえば、同じトラブルシューティング手順を説明する記事は 2 つ (またはそれ以上) 用意しないほうがよいでしょう。それらの手順が変更された場合、すべての記事を探してそれぞれを個別に更新する必要があるからです。1 つの記事を更新し、残りを更新し忘れた場合、Atlassian Intelligence が期限切れの古い記事の情報を表示することがあります。ある記事からの説明を別の記事に含める必要がある場合は、情報を複製するのではなく、ソースへのリンクをお試しください。

顧客が使用する単語やフレーズを含める

記事の作成や更新の際は、顧客が検索で使用する可能性が最も高い単語やフレーズが含まれていることをご確認ください。たとえば、新しいハードウェアをリクエストする方法を顧客に説明する記事があっても、顧客が助けを求めるときに「新しいハードウェアをリクエストする」と入力することはまずありません。「新しいラップトップが必要です」や「新しいキーボードが必要です」などと入力する可能性が高くなります。これらのキーワードになる用語 (ラップトップ、キーボードなど) が「新しいハードウェアのリクエスト」の記事に含まれていることを確認しておくと、仮想エージェントが迅速に見つけやすくなります。

見出しを使用して情報を整理する

Atlassian Intelligence の回答では見出しと通常のテキストを読むことができ、両方を同等に重視します。見出しを使用して情報を伝えたり、記事を整理したりするのはまったく問題ありません。

テーブルの中でパネルを使用しない

Atlassian Intelligence の回答は、テーブル、展開パネル、情報パネルから情報を読み取ることができますが、テーブルの中にある情報パネルや展開パネルからは情報を読み取ることができません。

スペースを個別の記事に、記事を個別のトピックに整理する

記事が特定のトピックにまとめられている限り、1 つの記事に多くの情報が含まれていても問題ありません。たとえば、VPN への接続に関する情報を提供する記事があるけれども、ある記事は Mac で VPN に接続するための記事、もう 1 つは Android デバイスで VPN に接続するための記事などです。また、明確な見出しと各デバイスの詳細説明一式があり、よく整理されている限り、これらのすべてを 1 つの記事にまとめても構いません。