Guia prático

Agente de IA com grafo de conhecimento para documentação e suporte

Reúna documentação, mudanças do produto, políticas, exemplos e ferramentas seguras em um agente de IA com grafo de conhecimento. O Prostir cria os dados do grafo em Markdown-LD e JSON-LD, oferece `knowledge_search` e reúne acesso, endpoint e atualização das fontes em um agente hospedado.

Falar sobre a sua documentação

Antes de ler

O que você publica

Um agente publicado que relaciona dados das fontes escolhidas para responder perguntas, usa ferramentas autorizadas para verificar informações atuais e reconhece quando faltam dados. Os clientes acessam o mesmo endpoint.

Melhor para

Para equipes de produto, suporte, sucesso do cliente e relacionamento com desenvolvedores cujos documentos, notas de versão, regras de preço, integrações e dúvidas estão dispersos e exigem mais do que buscar trechos isolados.

Onde o trabalho acontece

Agente IA com grafo de conhecimento · GraphRAG · Markdown-LD · knowledge_search

Quando um knowledge graph vale a pena

Um knowledge graph AI agent é útil quando a resposta depende de relações entre docs: product area, feature, plan rule, integration, owner, exception e latest release.
GraphRAG é a linguagem de busca para essa dor, mas o trabalho do produto é mais simples: selected sources viram searchable graph artifacts que o agent consulta antes de responder.
O agent ainda precisa de boundaries. Se source material está missing ou stale, ele deve dizer isso em vez de adivinhar.

Monte o graph-backed support agent

O caminho útil é source setup, graph build, search tool, safe live checks, access e testing.

01
Selecione o source set.
Escolha product docs, changelogs, pricing rules, integration guides, examples e policies que o agent pode usar.
02
Construa o knowledge graph.
O Prostir usa ManagedCode.MarkdownLd.Kb para produzir graph artifacts Markdown-LD e JSON-LD a partir de supported source documents.
03
Ative `knowledge_search`.
O published agent busca graph nodes, source names, headings e relationships em vez de colar raw chunks em todo prompt.
04
Adicione controlled tools.
Exponha só narrow live checks como status lookup, plan lookup, integration availability ou support handoff.
05
Defina access e publique.
Publique um hosted agent com public, protected ou paid access rules e teste real customer questions antes de compartilhar.

O que entra no graph

O graph deve começar com approved sources, não com todo o company drive.

docdocs/product/*.mdCanonical feature pages, setup steps, limits e known caveats.
docrelease-notes/*.mdO que mudou, quando shipped e quais plans ou regions são afetados.
datagraph.jsonldO latest JSON-LD graph artifact que o creator pode inspecionar ou baixar.
codeknowledge_searchO built-in search tool exposto só quando o published agent tem searchable knowledge.
codesafe live toolsPlan lookup, status lookup, entitlement check ou support handoff com narrow schemas.

O que o cliente pergunta

Uma pergunta cruza documentação, notas de versão, regras do plano e uma verificação atual.

ChatGPT

Nosso espaço de trabalho da UE pode usar a nova exportação de auditoria? Ela funciona com a integração do Salesforce?

knowledge_search

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

plan_lookup

Plano Enterprise, região UE, exportação de auditoria ativa e integração do Salesforce conectada.

Sim. A exportação de auditoria está disponível no plano Enterprise, e as notas da versão de junho incluem espaços de trabalho da UE. A integração do Salesforce está conectada; o próximo passo é ativar a entrega das exportações nas configurações de auditoria. Não encontrei uma fonte sobre o mapeamento de campos personalizados, então essa parte deve ir para o suporte.

Resposta para search e AI overviews

Um knowledge graph AI agent não é só um chatbot sobre uma folder. É um hosted agent com selected sources, graph artifacts Markdown-LD/JSON-LD, `knowledge_search`, controlled tools e access rules.
Knowledge graph RAG é útil quando questions cruzam document boundaries, mas perguntas simples devem continuar simples e source-backed.
O Prostir mantém graph build, endpoint, source refresh, tool boundaries, auth, quotas e paid access ligados ao mesmo published agent.

Soluções

Agente de IA com base de conhecimento para perguntas repetidas

Publique um Agent que pesquisa conhecimento próprio e cujas fontes você pode revisar e atualizar.

Falar sobre a sua documentação Ver a solução

Soluções

Comece pelas perguntas repetidas

Traga as fontes e os limites; vamos desenhar uma primeira base útil e sustentável.

Falar sobre a sua documentação Ver a solução

Agente de IA com grafo de conhecimento para documentação e suporte

Quando um knowledge graph vale a pena

Monte o graph-backed support agent

O que entra no graph

O que o cliente pergunta

Resposta para search e AI overviews

Agente de IA com base de conhecimento para perguntas repetidas

Explore opções relacionadas

AI agent builder para ChatGPT e Claude

Remote MCP server para ChatGPT, Claude e Cursor

O que é uma agência AI-native?

Como vender uma reusable AI skill

Agente de IA com base de conhecimento e acesso pago

O que é MCP e como difere de uma CLI?

Como disponibilizar o seu produto no ChatGPT e Claude

Comece pelas perguntas repetidas