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Permet aux équipes RH de fournir une assistance rapide, précise et personnalisée aux employés grâce à l'IA conversationnelle, à la gestion automatisée des connaissances et à l'intégration transparente des systèmes RH.
Internal Knowledge Optimizer
Transforme les transcriptions vidéo en une base de connaissances interactive pour des réponses rapides et contextuelles via le langage naturel.
#ReduceTimeToInsight #EnterpriseKnowledgeBase #Education
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Défi commercial
Les organisations disposent de grandes quantités de contenus non structurés, notamment des webinaires, des réunions, des vidéos de formation, des podcasts et divers formats de documents, qui restent souvent sous-utilisés. Ce contenu représente une base de connaissances d'entreprise précieuse, mais il est généralement limité à des méthodes d'accès rigides et descendantes et il est rarement exploité à son plein potentiel. En extraire des informations pertinentes prend du temps et est inefficace, en particulier lorsqu'elles sont dispersées sur des plateformes déconnectées.
Il est de plus en plus nécessaire de transformer ces informations dispersées en une base de connaissances structurée et dynamique à laquelle les équipes peuvent accéder, effectuer des recherches et interagir facilement pour favoriser l'apprentissage, la collaboration et la découverte d'une expertise et d'informations pertinentes.
Présentation de la solution
Notre optimiseur de connaissances interne utilise l'IA générative pour convertir de grands volumes de contenu multimédia non structuré en une base de connaissances intelligente et consultable. En combinant des modèles linguistiques affinés et une recherche sémantique, l'application permet aux utilisateurs d'interagir avec les connaissances internes via le langage naturel, en extrayant des concepts clés, des résumés, des chronologies, des références et bien plus encore à partir de contenus complexes.
Les requêtes en langage naturel sont interprétées et acheminées vers le meilleur chemin d'extraction (structuré, sémantique ou une combinaison des deux) en fonction de l'intention de l'utilisateur. En combinant ces deux approches, le système fournit des résultats plus complets et plus précis. Le résultat est un agent d'IA capable de répondre à un large éventail de demandes en exploitant le contexte complet des actifs audio, vidéo et textuels de l'organisation, en permettant un accès direct aux connaissances et en promouvant l'apprentissage continu et la réutilisation du contenu interne au sein de l'organisation.
Mise en œuvre technique
L'application repose sur un pipeline en plusieurs étapes qui :
Traite le contenu brut
convertit des vidéos, des fichiers audio et des documents en texte à l'aide de modèles de transcription et de vision avancés, en enrichissant les sorties avec des métadonnées (horodatage, identification du locuteur, type de source).Extrait des connaissances structurées
applique des techniques d'extraction d'informations pour identifier les entités, les sujets et les relations clés, transformant le contenu non structuré en une base de connaissances cohérente.Ajuste un modèle de récupération
un modèle de langage dédié est affiné sur la base de connaissances structurée afin d'optimiser la compréhension des requêtes en langage naturel et de garantir une extraction précise des informations pertinentes.Intègre la recherche sémantique
pour les requêtes qui nécessitent une compréhension conceptuelle, le système utilise des intégrations vectorielles (par exemple, les modèles d'intégration de texte d'OpenAI) pour récupérer un contenu sémantiquement similaire, même en l'absence de correspondance directe de mots clés.Combine les résultats de manière intelligente
le système sélectionne de manière dynamique la stratégie la plus efficace, combinant recherches structurées et correspondances sémantiques, et classe les réponses en fonction de leur pertinence, de leur actualité et du contexte utilisateur.
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