สิบล้านเหตุการณ์กับคำตอบเดียว: สร้างแพลตฟอร์มวิจัย UX ด้วย AI

สี่แหล่งข้อมูล แต่ยังไม่มีคำตอบ

คลิก รีเพลย์ แผนที่ความร้อนและตั๋วซัพพอร์ตอยู่คนละเครื่องมือ แต่ละตัวมีรายงานของตัวเองที่น้อยคนจะอ่านจบ นักวิเคราะห์เปิดสี่แดชบอร์ดก่อนประชุมสัปดาห์ แล้วก็ยังพลาดรูปแบบที่นอนอยู่ในบันทึกแชตมาตั้งแต่จันทร์ ฉันสร้างแพลตฟอร์มที่ดึงสี่แหล่งนั้นเข้ามาเป็นคลังค้นหาเดียว ทีมอ่านข้อสรุปก่อน แล้วคลิกไปถึงหลักฐานเมื่อไม่เห็นด้วย

สามเอเจนต์บนไทม์ไลน์เส้นเดียว

แกนกลางคือไทม์ไลน์เซสชัน สามเอเจนต์ทำงานตามลำดับ ตัวแรกถอดเสียงสายและแชต ตัวที่สองดึงอินเทนต์กับจุดติดขัดออกจากเท็กซ์นั้น ตัวที่สามจัดกลุ่มอินเทนต์เป็นประโยค Jobs-to-Be-Done แต่ละขั้นเขียนผลลัพธ์กลับไปที่ timestamp ที่มันอ่านมา ขั้นสุดท้ายจึงอ้างคำที่ผู้ใช้พูดจริง ฉันใช้ลำดับขั้นและกฎการรันซ้ำแบบเดียวกับที่อธิบายไว้ใน พัฒนา AI Agent: จากต้นแบบสู่โปรดักชัน

ความไว้ใจมาพร้อมลิงก์

การ์ดข้อมูลเชิงลึกหนึ่งใบถือสามอย่าง: timestamp ของรีเพลย์ คำพูดจริงและความมั่นใจของโมเดล แตะการ์ดแล้วคลิปกระโดดไปจังหวะนั้นทันที ตัวเลขความมั่นใจที่ตรวจสอบไม่ได้ทำให้คนปิดแท็บ ฉันจึงวางทางตรวจสอบไว้ในการแตะครั้งเดียว นิสัยโชว์ที่มาของทุกคำตอบฉันเขียนไว้แล้วใน Glass-box AI: แสดงความมั่นใจของโมเดลเพื่อให้คนไว้วางใจ

บทถอดเสียงและรีเพลย์เก็บข้อความจริงของลูกค้า กรอบเวลาเก็บข้อมูล กฎการส่งออกและทางลบข้อมูลจึงต้องมาพร้อมโครงสร้างตั้งแต่วันแรก กฎชุดเดียวกันนี้อยู่ใน ทำไม AI Agent ของคุณต้องมีชั้นกำกับดูแลข้อมูล

สิ่งที่ขยับ

ตัววัด	ก่อน	หลัง
เหตุการณ์ในดัชนีค้นหา	0	10,000,000
ความแม่นของข้อมูลเชิงลึกจากโมเดลตัดสิน	ไม่ได้วัด	0.89
หนึ่งรอบวิจัย	21 วัน	3 วัน

ดัชนี HNSW อยู่ใน Neon Postgres ฐานเดียวกับที่เก็บเซสชัน การค้นหาจึงอยู่ในฐานข้อมูลเดียวโดยไม่ต้องพาบริการเวกเตอร์ตัวที่สองเข้ามา ตัวเลข 0.89 มาจากการให้ LLM-as-judge อ่านข้อมูลเชิงลึกกลุ่มตัวอย่างแล้วเช็กว่าคำพูดจริงรองรับข้อสรุปนั้นไหม ชุดที่โมเดลตัดสินไม่รองรับ ฉันย้อนกลับไปเข้าขั้นแยกอินเทนต์อีกครั้งพร้อมพรอมต์ที่เข้มขึ้น หน้าจอฉันออกแบบรอบการลงมือทำ เพราะคนเปิดเข้ามาเพื่อตัดสินใจ จอแบบไหนที่ควรเลือก อธิบายไว้ใน ออกแบบอินเทอร์เฟซที่ลงมือทำได้: คู่มือ Agentic UI

สิ่งที่ต้องเช็กก่อนสร้าง

เริ่มจากคำถามว่ารายงานนี้จะเปลี่ยนการตัดสินใจอะไร ถ้าทีมตอบไม่ได้ แพลตฟอร์มจะกลายเป็นแดชบอร์ดตัวที่ห้าและสี่เครื่องมือเดิมก็จะยังเปิดอยู่ ถัดมาคือตัดสินว่าโมเดลสรุปเองได้แค่ไหน ในระบบนี้ทุกข้อสรุปอยู่ห่างจากรีเพลย์หนึ่งการแตะ และขอบเขตนั้นแหละที่กำหนดความเข้มของพรอมต์ ข้อสุดท้ายเกี่ยวกับเงินโดยตรง เหตุการณ์สิบล้านตัวในดัชนีเดียวทำให้เวกเตอร์ใน Postgres ถูกกว่าแยกออกไปเป็นบริการต่างหาก และคำตอบนี้กำหนดโครงสร้างฐานข้อมูลทั้งชุด

คำอธิบายกับรายการเทคโนโลยีอยู่ที่หน้าโปรเจกต์: แพลตฟอร์มวิจัย UX ด้วย AI