Knowledge graph AI agent für product docs und Support

• Ein knowledge graph AI agent ist nützlich, wenn die Antwort von Beziehungen zwischen docs abhängt: product area, feature, plan rule, integration, owner, exception und latest release.
• GraphRAG ist die Suchsprache für diesen Schmerz, aber der Produktjob ist einfacher: selected sources werden searchable graph artifacts, die der agent vor der Antwort abfragt.
• Der agent braucht trotzdem boundaries. Wenn source material missing oder stale ist, soll er das sagen statt zu raten.

Der nützliche Weg ist source setup, graph build, search tool, safe live checks, access und testing.

1. 01
   Wähle das source set.

   Wähle product docs, changelogs, pricing rules, integration guides, examples und policies, die der agent nutzen darf.

2. 02
   Baue den knowledge graph.

   Prostir nutzt ManagedCode.MarkdownLd.Kb, um Markdown-LD- und JSON-LD-graph artifacts aus supported source documents zu erzeugen.

3. 03
   Aktiviere `knowledge_search`.

   Der published agent durchsucht graph nodes, source names, headings und relationships, statt raw chunks in jeden prompt zu kopieren.

4. 04
   Füge controlled tools hinzu.

   Öffne nur narrow live checks wie status lookup, plan lookup, integration availability oder support handoff.

5. 05
   Setze access und veröffentliche.

   Veröffentliche einen hosted agent mit public, protected oder paid access rules und teste real customer questions, bevor du ihn teilst.

Der graph sollte mit approved sources starten, nicht mit dem ganzen company drive.

• docdocs/product/*.mdCanonical feature pages, setup steps, limits und known caveats.
• docrelease-notes/*.mdWas sich geändert hat, wann es shipped war und welche plans oder regions betroffen sind.
• datagraph.jsonldDas latest JSON-LD graph artifact, das der creator prüfen oder herunterladen kann.
• codeknowledge_searchDas built-in search tool, das nur erscheint, wenn der published agent searchable knowledge hat.
• codesafe live toolsPlan lookup, status lookup, entitlement check oder support handoff mit narrow schemas.

Eine Frage verbindet Dokumentation, Versionshinweise, Tarifregeln und eine aktuelle Prüfung.

• Ein knowledge graph AI agent ist nicht nur ein chatbot über einer folder. Er ist ein hosted agent mit selected sources, Markdown-LD/JSON-LD graph artifacts, `knowledge_search`, controlled tools und access rules.
• Knowledge graph RAG ist nützlich, wenn questions document boundaries kreuzen, aber einfache Fragen sollen einfach und source-backed bleiben.
• Prostir hält graph build, endpoint, source refresh, tool boundaries, auth, quotas und paid access am selben published agent.