会話インテリジェンス
根拠のある回答を。
すべてのターンで。
PDF、サイトマップ、FAQ、社内ドキュメントをアップロード。Finnが埋め込み、チャンク化し、毎ターン適切な一節を取得します。すべての回答に出典の引用が付きます。
30分間の無料トライアル。カード不要。調達手続き不要。
仕組み
あなたのドキュメントから
根拠のある回答へ。
ドラッグしてつなぎ、公開するだけ。どの手順も元に戻せ、保存ごとにバージョンが残ります。
何でもアップロード
PDF、サイトマップ、FAQページ、公開API、Notionのエクスポート — ドロップするだけ。ソースの種類は自動検出され、スキーマ設定は不要です。
ソース
5
索引済みチャンク
1,696
チャンク化＋埋め込み＋インデックス
スマートチャンキングがドキュメント構造を尊重。ソースの変更時に再埋め込み。Finnごとのワークスペース分離により、あなたのエージェントが他チームのデータを見ることはありません。
振り分け
着信ルーター
DONE予約
予約担当
ACTIVE確認
SMS follow-up
QUEUEDShared context · call IN-44219
caller.name = "Aarav Singh" caller.intent = "follow-up booking" captured.slot = "Tue 14:00" captured.doctor = "DR. Patel" captured.insurer = "BCBS"
通話中に取得＋引用
1ターンあたり200ミリ秒未満で取得。すべての回答に引用が付き、QAが出典を監査できます。答えがなければ、Finnはそう伝えます。
p50
384ms
p95
412ms
p99
538ms
設計段階から根拠に基づく
すべての回答が
出典まで追跡可能。
追加モジュールも、二つ目の基盤も不要。すべての機能がエディターに同梱されています。
すべての返答に出典の引用
QAとコンプライアンスは、どの回答も正確な一節まで監査できます。ブラックボックスの応答はありません。
変更時の自動再インデックス
PDFを更新し、ドキュメントの変更を反映すると、ナレッジベースが再インデックスします。古い回答はありません。
Finnごとのワークスペース分離
営業のFinnがサポートのドキュメントを見ることはありません。人事が請求のPIIを見ることもありません。エージェントごとに厳格に分離されます。
ハルシネーションを拒否
答えがコーパスになければ、Finnはそう伝え — 知っている担当者へ発信者をルーティングします。
本番稼働中
実際のチーム、実際の成果。
“通話放棄率は約 30% から 5% に低下。着信の 75〜80% を Finn が完結。24 時間体制の AI 対応が 80 名超のオフショア担当者に取って代わりました。”
Shikha Chouksey
Orbit Wallet 最高執行責任者・共同創業者 · Orbit Wallet
信頼とエコシステム
つながる。監査も通る。
100 を超えるコネクタで既存のスタックに接続。求められるワークロードでは初日から規制に準拠します。
Notion
Salesforce
HubSpot
Zendesk
Slack
IntercomDon't see yours? Finn plugs into any system via REST + webhooks.
よくある質問
質問と回答。
どのドキュメント形式に対応していますか？+
PDF、Markdown、HTMLページ、サイトマップ、Notionのエクスポート、Google Docs、公開RESTエンドポイント。テキストベースのものであれば何でも — 自動的に抽出、チャンク化、埋め込みを行います。
通話中の取得はどのくらい速いですか？+
定常状態では1クエリあたり200ミリ秒未満です。取得はLLMの推論と並行して実行されるため、音声ループにレイテンシを追加しません。
ソースドキュメントが変更されるとどうなりますか？+
ソースはスケジュールに従ってポーリングされます（既定は毎日、設定可能）。変更されたドキュメントは自動的に再チャンク化・再埋め込みされます。進行中の通話は以前のバージョンで完了します。
異なるFinn間でナレッジベースを共有したり分離したりできますか？+
両方できます。ナレッジベースを1つのFinnに限定したり、チーム全体で共有したり、優先度の重み付けで複数のナレッジベースを1つのFinnに割り当てたりできます。
答えがナレッジベースにない場合はどうなりますか？+
Finnはそう伝えたうえで、人間へのエスカレーション、コールバックのリクエスト、または別の専門エージェントへのルーティングのいずれかを行います — Finnごとに設定できます。
Used in
正しく実装されたRAG
ハルシネーションによるSLAはなし。
でっち上げのポリシーもなし。
ナレッジベースはすべての応答を実際のデータに基づかせます。答えがそこになければ、Finnはそう伝え — 知っている担当者へ発信者をルーティングします。