非構造化データ(チャット / メール / 会議録)から構造化 QA ナレッジを蓄積する設計

【教えてもらいたいこと】 AI・機械学習/AIプロダクト開発 【具体的な相談内容】 B2B SaaS のカスタマーサポート向けに、社内ナレッジベース構築を進めています。 以下 3 ソースに散在している CS 対応の知識を、構造化された Q&A 形式に蓄積する仕組みを設計しているところです。 ・ビジネスチャット: 多数のチャンネルのログ ・メール: アーカイブデータ ・会議録: 文字起こしデータ 【現状】 ・LLM を使った Q&A 抽出スクリプトの prototype あり ・既存 FAQ が一定量あり、これに追加していきたい ・RAG パイプラインを既に運用しており、一部の蒸留を試行中 【ご相談したいこと】 ・非構造化 → 構造化の方法論全般 (schema 設計、抽出 prompt、品質ゲート) ・3 ソース横断の重複統合 (同じ質問が複数ソースにある場合の名寄せ手法) ・蓄積された KB の質を継続測定する評価指標 【期待するメンター像】 ・LLM を活用した情報抽出 / 構造化の実務経験がある方 ・ナレッジマネジメント or RAG 系プロジェクトの設計経験がある方 ・SaaS の CS 業務理解があると尚良いです 【期間 / 頻度】 ・まずは 1 時間程度の壁打ちを希望 ・内容次第で継続契約も検討