Tags

Tags は、Knowledge Base の記事を整理・分類するのに役立ちます。次の主要な目的があります：

1. Inbox での視覚的な整理 — タグは Dashboard で記事にラベルとして表示され、トピック、部門、カテゴリーごとにコンテンツを視覚的に識別・フィルタリングしやすくなります。
2. AI Action のターゲティング — Dashboard で AI Actions を設定する際、タグを使って AI が検索する記事のサブセットを指定します。たとえば、「Search Returns」アクションは returns のタグが付いた記事のみをターゲットにでき、Knowledge Base 全体を検索する代わりに、AI に焦点を絞った関連性の高い結果を提供します。
3. プログラムからのフィルタリング — List Articles の tags パラメータを使って、特定のタグに一致する記事のみを取得し、ターゲットを絞ったコンテンツ管理ワークフローを実現します。
4. AI 検索の関連性 — AI Agent は、回答のために Knowledge Base を検索する際にタグを認識します。説明的なタグは、AI が最も関連性の高い記事を絞り込むのに役立ち、回答の正確さと応答の品質を向上させます。

List Tags

Knowledge Base の記事全体で使用されているすべてのタグを取得します。

Scope: read_all

GET https://app.quickchat.ai/v1/api/knowledge_base/tags/

Shell

curl https://app.quickchat.ai/v1/api/knowledge_base/tags/ \
  -H 'Authorization: Bearer <API_TOKEN>'

Python

import requests

response = requests.get(
    url="https://app.quickchat.ai/v1/api/knowledge_base/tags/",
    headers={"Authorization": "Bearer <API_TOKEN>"},
)
tags = response.json()

Response 200 OK

["policies", "faq", "product-info"]

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