Guida pratica

Knowledge graph AI agent per product docs e supporto

Trasforma product docs, changelogs, policy pages, examples e safe tools in un knowledge graph AI agent. Prostir crea graph artifacts Markdown-LD e JSON-LD, espone `knowledge_search` e tiene access, endpoint e source refresh in un hosted agent.

Quando un knowledge graph vale la pena

Un knowledge graph AI agent è utile quando la risposta dipende da relazioni tra docs: product area, feature, plan rule, integration, owner, exception e latest release.
GraphRAG è il linguaggio di ricerca per quel dolore, ma il job del prodotto è più semplice: selected sources diventano searchable graph artifacts che l'agent interroga prima di rispondere.
L'agent ha comunque bisogno di boundaries. Se source material è missing o stale, deve dirlo invece di indovinare.

Costruisci il graph-backed support agent

Il percorso utile è source setup, graph build, search tool, safe live checks, access e testing.

01
Seleziona il source set.
Scegli product docs, changelogs, pricing rules, integration guides, examples e policies che l'agent può usare.
02
Costruisci il knowledge graph.
Prostir usa ManagedCode.MarkdownLd.Kb per produrre graph artifacts Markdown-LD e JSON-LD da supported source documents.
03
Abilita `knowledge_search`.
Il published agent cerca graph nodes, source names, headings e relationships invece di incollare raw chunks in ogni prompt.
04
Aggiungi controlled tools.
Esponi solo narrow live checks come status lookup, plan lookup, integration availability o support handoff.
05
Imposta access e pubblica.
Pubblica un hosted agent con public, protected o paid access rules e prova real customer questions prima di condividerlo.

Cosa entra nel graph

Il graph deve partire da approved sources, non da tutto il company drive.

docdocs/product/*.mdCanonical feature pages, setup steps, limits e known caveats.

docrelease-notes/*.mdCosa è cambiato, quando shipped e quali plans o regions tocca.

datagraph.jsonldIl latest JSON-LD graph artifact che il creator può ispezionare o scaricare.

codeknowledge_searchIl built-in search tool esposto solo quando il published agent ha searchable knowledge.

codesafe live toolsPlan lookup, status lookup, entitlement check o support handoff con narrow schemas.

Cosa chiede il customer

Una support question attraversa docs, release notes, plan rules e un live check.

ChatGPT

Can our EU workspace use the new audit export, and does it work with the Salesforce integration?

knowledge_search

Matches: audit-export.md, release-notes/2026-06.md, integrations/salesforce.md, pricing/enterprise-plan.md.

plan_lookup

Workspace is Enterprise, EU region, audit export enabled, Salesforce integration connected.

Sì. Audit export è disponibile per Enterprise workspaces, e le June release notes dicono che EU workspaces sono incluse. La Salesforce integration è collegata, quindi il next step è enable export delivery in audit settings. Non vedo una source su custom field mapping, quindi passerei quella parte a support.

Risposta per search e AI overviews

Un knowledge graph AI agent non è solo un chatbot sopra una folder. È un hosted agent con selected sources, graph artifacts Markdown-LD/JSON-LD, `knowledge_search`, controlled tools e access rules.
Knowledge graph RAG è utile quando questions attraversano document boundaries, ma le domande semplici devono restare semplici e source-backed.
Prostir tiene graph build, endpoint, source refresh, tool boundaries, auth, quotas e paid access collegati allo stesso published agent.

Cosa pubblichi

Un published agent che risponde a GraphRAG-style questions su selected sources, usa controlled tools per live checks, segnala uncertainty quando mancano sources e tiene customer access sullo stesso endpoint.

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