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についてご相談したい

【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
【目安予算】
10000円