/* =========================
Speak – Knowledge Base (page-scoped)
– Based on Audio & Video Surveys structure
– Knowledge base hub: routes to /audio-knowledge-base and /video-knowledge-base
– Includes SEO body section (800–1,200 words)
– Keeps code snippet + FAQ schema
========================= */
.sp-knowledge-base{
–sp-text: var(–bodyText, #0f172a);
–sp-muted: var(–bodyMuted, #475569);
–sp-light: var(–bodyLight, #64748b);
–sp-border: var(–border, #e5e7eb);
–sp-soft: var(–soft, #f8fafc);
–sp-alt: var(–alt, #f1f5f9);
–sp-shadow: var(–shadowMd, 0 10px 30px rgba(0,0,0,.06));
–sp-radius: 14px;
–sp-focus: 0 0 0 3px rgba(37, 99, 235, .22);
color: var(–sp-text);
font-family: var(–fontBody, system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, “Segoe UI”, Roboto, Arial, sans-serif);
}
.sp-knowledge-base *{ box-sizing:border-box; }
.sp-knowledge-base a{ color: inherit; }
.sp-knowledge-base a:not(.elementor-button):not(.elementor-button-link):not([role=”button”]){
text-decoration: underline;
text-underline-offset: 3px;
}
.sp-knowledge-base a:not(.elementor-button):not(.elementor-button-link):hover{
text-decoration-thickness: 2px;
}
.sp-knowledge-base a.elementor-button,
.sp-knowledge-base a.elementor-button:hover{
text-decoration: none !important;
}
.sp-knowledge-base section{
padding: clamp(2.75rem, 5.5vw, 4.75rem) 1.25rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-container{
max-width: 1180px;
margin: 0 auto;
}
.sp-knowledge-base .sp-kicker{
font-size: .85rem;
font-weight: 650;
color: var(–sp-muted);
letter-spacing: .05em;
text-transform: uppercase;
margin: 0 0 .6rem;
}
.sp-knowledge-base h1{
font-family: var(–fontHeading, inherit);
font-size: clamp(2.05rem, 4.2vw, 3.05rem);
line-height: 1.06;
margin: 0 0 1rem;
letter-spacing: -0.02em;
}
.sp-knowledge-base h2{
font-family: var(–fontHeading, inherit);
font-size: clamp(1.55rem, 2.6vw, 2.05rem);
line-height: 1.15;
margin: 0 0 1rem;
letter-spacing: -0.01em;
}
.sp-knowledge-base .sp-lead{
font-size: 1.1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.55;
max-width: 920px;
margin: 0;
}
.sp-knowledge-base .sp-hero{
background: #fff;
border-bottom: 1px solid var(–sp-border);
}
.sp-knowledge-base .sp-hero-grid{
display: grid;
grid-template-columns: 1.1fr .9fr;
gap: 1.75rem;
align-items: start;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-knowledge-base .sp-hero-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-knowledge-base .sp-cta-row{
display:flex;
flex-wrap:wrap;
gap: .75rem;
margin-top: 1.35rem;
align-items:center;
}
.sp-knowledge-base .sp-cta-row .elementor-button{
display:inline-flex;
align-items:center;
justify-content:center;
gap:.5rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-trial{
margin-top: .85rem;
color: var(–sp-muted);
font-size: .9rem;
line-height: 1.45;
}
.sp-knowledge-base .sp-trial b{ color: var(–sp-text); font-weight: 650; }
.sp-knowledge-base .sp-hero-side{
border: 1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
background: var(–sp-soft);
padding: 1.15rem 1.15rem 1.25rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-knowledge-base .sp-hero-side h3{
margin: 0 0 .65rem;
font-size: 1rem;
font-weight: 700;
letter-spacing: -0.01em;
}
.sp-knowledge-base .sp-mini-list{
margin: 0;
padding-left: 1.1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.55;
font-size: .95rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-mini-list li{ margin: .25rem 0; }
.sp-knowledge-base .sp-pills{
display:flex;
flex-wrap: wrap;
gap: .5rem;
margin-top: 1rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-pill{
display:inline-flex;
align-items:center;
gap:.45rem;
padding: .35rem .75rem;
border-radius: 999px;
border: 1px solid var(–sp-border);
background: #fff;
font-size: .82rem;
color: var(–sp-muted);
white-space: nowrap;
}
.sp-knowledge-base .sp-section-alt{
background: var(–sp-soft);
border-top: 1px solid var(–sp-border);
border-bottom: 1px solid var(–sp-border);
}
/* Trust bar */
.sp-knowledge-base .sp-trust{
padding-top: clamp(1.8rem, 3vw, 2.5rem);
padding-bottom: clamp(1.8rem, 3vw, 2.5rem);
background: #fff;
border-bottom: 1px solid var(–sp-border);
}
.sp-knowledge-base .sp-trust-pill{
display:inline-block;
background: var(–sp-soft);
border: 1px solid var(–sp-border);
padding: .35rem .75rem;
border-radius: 999px;
font-size: .85rem;
color: var(–sp-muted);
}
.sp-knowledge-base .sp-trust-pill b{ color: var(–sp-text); font-weight: 700; }
.sp-knowledge-base .sp-logo-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(6, minmax(0, 1fr));
gap: 1rem;
align-items:center;
margin-top: 1.15rem;
}
@media (max-width: 1020px){
.sp-knowledge-base .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(4, minmax(0, 1fr)); }
}
@media (max-width: 560px){
.sp-knowledge-base .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0, 1fr)); }
}
.sp-knowledge-base .sp-logo{
display:flex;
align-items:center;
justify-content:center;
padding: .6rem .5rem;
border-radius: 12px;
border: 1px solid transparent;
}
.sp-knowledge-base .sp-logo img{
max-height: 42px;
width: auto;
filter: grayscale(1);
opacity: .78;
transition: all .18s ease;
}
.sp-knowledge-base .sp-logo:hover{
border-color: var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
}
.sp-knowledge-base .sp-logo:hover img{
filter:none;
opacity: 1;
}
/* Metrics */
.sp-knowledge-base .sp-metrics{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(4, minmax(0,1fr));
gap: 1rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-knowledge-base .sp-metrics{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
.sp-knowledge-base .sp-metric{
background: #fff;
border: 1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.05rem 1.1rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-knowledge-base .sp-metric b{
display:block;
font-size: 1.15rem;
letter-spacing: -0.01em;
margin-bottom: .25rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-metric span{
color: var(–sp-muted);
font-size: .9rem;
line-height: 1.35;
display:block;
}
/* Cards */
.sp-knowledge-base .sp-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(3, minmax(0, 1fr));
gap: 1.15rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-knowledge-base .sp-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
@media (max-width: 620px){
.sp-knowledge-base .sp-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-knowledge-base .sp-card{
background:#fff;
border: 1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.25rem 1.25rem 1.15rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
display:flex;
flex-direction: column;
min-height: 190px;
}
.sp-knowledge-base .sp-ic{
width: 38px;
height: 38px;
border-radius: 12px;
border: 1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
display:flex;
align-items:center;
justify-content:center;
margin-bottom: .9rem;
flex: 0 0 auto;
}
.sp-knowledge-base .sp-ic svg{
width: 20px;
height: 20px;
stroke: var(–sp-muted);
fill: none;
stroke-width: 2;
stroke-linecap: round;
stroke-linejoin: round;
}
.sp-knowledge-base .sp-card h3{
margin: 0 0 .55rem;
font-size: 1.02rem;
line-height: 1.25;
letter-spacing: -0.01em;
min-height: 2.6em;
}
.sp-knowledge-base .sp-card p{
margin: 0;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.55;
font-size: .95rem;
min-height: 4.9em;
}
.sp-knowledge-base .sp-card .sp-card-foot{
margin-top: .9rem;
display:flex;
gap: .75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
.sp-knowledge-base .sp-chip{
font-size: .82rem;
color: var(–sp-muted);
border: 1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
border-radius: 999px;
padding: .25rem .6rem;
}
/* Hub split: audio KB vs video KB */
.sp-knowledge-base .sp-split{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr));
gap: 1.15rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-knowledge-base .sp-split{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-knowledge-base .sp-split-card{
border: 1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
background: #fff;
padding: 1.2rem 1.2rem 1.1rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-knowledge-base .sp-split-card h3{
margin: 0 0 .5rem;
font-size: 1.08rem;
letter-spacing: -0.01em;
}
.sp-knowledge-base .sp-split-card p{
margin: 0 0 .9rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.55;
font-size: .95rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-split-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
/* Integrations row */
.sp-knowledge-base .sp-integrations{
display:flex;
flex-wrap:wrap;
gap: 1rem;
align-items:center;
margin-top: 1.1rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-integrations img{
height: 34px;
width:auto;
opacity: .95;
}
/* Reviews */
.sp-knowledge-base .sp-reviews-kicker{
display:flex;
gap: .6rem;
align-items:center;
flex-wrap: wrap;
color: var(–sp-muted);
margin-top: .25rem;
font-size: .95rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-badge{
display:inline-flex;
align-items:center;
gap:.4rem;
padding: .25rem .6rem;
border-radius: 999px;
border: 1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
font-size: .85rem;
color: var(–sp-muted);
}
.sp-knowledge-base .speak-review-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(3, minmax(0, 1fr));
gap: 1.1rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-knowledge-base .speak-review-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
@media (max-width: 620px){
.sp-knowledge-base .speak-review-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-knowledge-base .speak-review{
border: 1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.1rem 1.15rem;
background:#fff;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-knowledge-base .speak-review p{
margin: 0 0 .75rem;
color: var(–sp-text);
line-height: 1.55;
font-size: .97rem;
}
.sp-knowledge-base .speak-review small{
color: var(–sp-muted);
font-size: .88rem;
}
.sp-knowledge-base .speak-review.is-hidden{ display:none; }
.sp-knowledge-base .sp-actions{ margin-top: 1rem; }
/* FAQ (accordion) */
.sp-knowledge-base .sp-faq-wrap{
margin-top: 1.25rem;
background: #fff;
border: 1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
overflow:hidden;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-knowledge-base .sp-at-faq{
border-bottom: 1px solid var(–sp-border);
padding: 0 1.15rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-at-faq:last-child{ border-bottom:none; }
.sp-knowledge-base .sp-at-faq-q{
width:100%;
text-align:left;
padding: 1rem 0;
background:none;
border:none;
cursor:pointer;
font-weight: 700;
display:flex;
align-items:center;
justify-content: space-between;
gap: 1rem;
color: var(–sp-text);
font-size: .98rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-at-faq-q:focus{
outline:none;
box-shadow: var(–sp-focus);
border-radius: 10px;
}
.sp-knowledge-base .sp-at-faq-ic{
width: 28px;
height: 28px;
border-radius: 999px;
border: 1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
display:flex;
align-items:center;
justify-content:center;
font-weight: 800;
color: var(–sp-muted);
flex: 0 0 auto;
}
.sp-knowledge-base .sp-at-faq-a{
padding: 0 0 1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.6;
font-size: .95rem;
}
/* Code snippet block */
.sp-knowledge-base .sp-code{
background:#0b1220;
color:#e5e7eb;
border-radius:14px;
padding:14px;
overflow:auto;
font-size:13px;
line-height:1.55;
border:1px solid rgba(255,255,255,.08);
margin-top: .9rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-code code{ color:inherit; }
.sp-knowledge-base .sp-code__row{
display:flex;
align-items:center;
justify-content:space-between;
gap:10px;
margin:0 0 10px 0;
}
.sp-knowledge-base .sp-code__label{
font-size:12px;
letter-spacing:.02em;
text-transform:uppercase;
opacity:.9;
font-weight:700;
}
.sp-knowledge-base .sp-copybtn{
background:rgba(255,255,255,.08);
border:1px solid rgba(255,255,255,.14);
color:#fff;
border-radius:12px;
padding:8px 10px;
cursor:pointer;
font-weight:700;
font-size:12px;
}
.sp-knowledge-base .sp-copybtn:hover{ background:rgba(255,255,255,.12); }
/* SEO body */
.sp-knowledge-base .sp-seo{
background:#fff;
border-top: 1px solid var(–sp-border);
border-bottom: 1px solid var(–sp-border);
}
.sp-knowledge-base .sp-seo-grid{
display:grid;
grid-template-columns: 1.05fr .95fr;
gap: 1.5rem;
align-items:start;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-knowledge-base .sp-seo-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-knowledge-base .sp-seo-card{
background: var(–sp-soft);
border: 1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.15rem 1.15rem 1.05rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-knowledge-base .sp-seo-card h3{
margin: 0 0 .55rem;
font-size: 1.02rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-knowledge-base .sp-seo-card p{
margin:0 0 .85rem;
color: var(–sp-muted);
line-height:1.6;
font-size:.95rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-seo-card ul{
margin: 0;
padding-left: 1.1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.6;
font-size: .95rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-seo-card li{ margin: .35rem 0; }
.sp-knowledge-base .sp-seo p{
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.7;
font-size: 1rem;
margin: 0 0 1rem;
max-width: 980px;
}
.sp-knowledge-base .sp-seo h3{
margin: 1.25rem 0 .55rem;
font-size: 1.05rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
/* Final CTA */
.sp-knowledge-base .sp-final{
background:#fff;
border-top: 1px solid var(–sp-border);
}
.sp-knowledge-base .sp-final-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr));
gap: 1.25rem;
margin-top: 1.25rem;
text-align:left;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-knowledge-base .sp-final-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-knowledge-base .sp-panel{
background: var(–sp-soft);
border: 1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.25rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-knowledge-base .sp-panel h3{
margin:0 0 .5rem;
font-size: 1.02rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-knowledge-base .sp-panel p{
margin:0 0 .95rem;
color: var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-panel .sp-panel-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
Crea una base de coneixement per al teu agent d'IA utilitzant transcripcions, documents i converses reals
Converteix àudio, vídeo, reunions i documents en una base de coneixement amb funció de cerca. A continuació, connecta-la a un agent d'IA perquè els clients i els companys d'equip obtinguin respostes precises amb un context d'origen rastrejable.
Proveu Parla gratis
Consulta de llibres
Vegeu les preguntes freqüents
La prova de 7 dies inclou credits (correu electrònic personal), i més credits (correu electrònic de treball) de transcripció i anàlisi d'IA.
Més ràpid
Respostes vs. recórrer documents i fils de discussió
Més segur
Respostes basades en la font per a una major confiança
Unificat
Un sistema per a la captura, l'anàlisi i la recuperació
Reutilitzable
Converteix les converses en coneixement perenne
Trieu el flux de treball de la base de coneixements que coincideixi amb les vostres fonts
Aquest centre explica com crear una base de coneixement Speak per a agents d'IA. Si el vostre equip treballa principalment a partir de gravacions, consulteu la guia específica que s'adapta al que esteu penjant.
Base de coneixements d'àudio
Perfecte per a enregistraments de trucades, podcasts, entrevistes i notes de veu. Converteix la parla en transcripcions netes i temes amb capacitat de cerca per a una recuperació ràpida.
Base de coneixement de vídeo
Ideal per a enregistraments de Zoom, demostracions, formacions i captures de pantalla. Conserva les proves de vídeo, però respon les preguntes de la transcripció i les conclusions.
Veure agents d'IA
Veure la biblioteca multimèdia compartible
Documentació/API
Per què els equips creen una base de coneixement d'agents d'IA amb Speak
Un bon agent d'IA només és tan útil com el coneixement que li proporciones. Speak t'ajuda a capturar el material original, mantenir-lo organitzat i facilitar que l'agent pugui respondre amb precisió.
Transcripcions netes que realment pots cercar
Converteix enregistraments desordenats en text llegible amb separació d'altaveus, marques de temps i cerca ràpida de paraules clau en un fitxer o en una carpeta sencera.
Cerca
Altaveus
Camps estructurats per a una recuperació fiable
Afegiu metadades com ara producte, equip, tipus de client, regió o versió perquè el vostre agent pugui filtrar i respondre amb el context adequat.
Metadades
Filtres
Resums, temes i fragments de text llestos per a respostes
Genera resultats estructurats de cada font per tal que la teva base de coneixement sigui més fàcil de navegar, validar i mantenir actualitzada.
Resums
Temes
Proves que podeu compartir i verificar
Comparteix carpetes i resultats amb els companys d'equip o les parts interessades perquè puguin verificar les respostes i veure el contingut font de suport.
Compartir
Evidència
Organització amb coneixement de permisos
Mantingueu el coneixement separat per equip, projecte o client. Creeu una base de coneixement interna i una de cara al client sense barrejar fonts.
Carpetes
Separació
Connecta't amb agents d'IA
Un cop organitzades les fonts, connecteu les carpetes a un agent d'IA per obtenir suport, incorporació, operacions internes o preguntes i respostes sobre la recerca.
Agents d'IA
Preguntes i respostes
Proveu Parla gratis
Explora els agents d'IA
Llegir la documentació d'ajuda
Integracions que ajuden a mantenir la vostra base de coneixements actualitzada
Mantingueu el flux de material font i reduïu la feina manual de mantenir la base de coneixements dels agents d'IA.
Base de coneixement Speak: com crear un agent d'IA que respongui a partir de les teves fonts reals
Si esteu avaluant una base de coneixement d'IA per obtenir suport, habilitació interna o recerca, la part més difícil no és el chatbot. Es tracta de convertir el vostre contingut en un format que es pugui cercar, estigui organitzat i sigui prou fiable per respondre preguntes sense endevinar.
A modern knowledge base should do more than store articles. Teams now expect an AI agent to answer questions in natural language, cite where the answer came from, and stay aligned with the latest information. That’s why an “agent-ready” knowledge base starts with source material: calls, meetings, training videos, interviews, demos, SOPs, PDFs, and internal docs. Speak is built for exactly that workflow – capture and ingest source content, generate transcripts and structured outputs, then make everything easy to retrieve inside one organized library.
Què és una base de coneixement d'IA?
Una base de coneixement d'IA és un conjunt seleccionat de fonts que un agent d'IA utilitza per respondre preguntes. En lloc de confiar en coneixements generals d'Internet, l'agent fa referència al vostre contingut: documentació del producte, trucades de clients, vídeos d'incorporació, processos interns, documents de polítiques i entrevistes de recerca. Quan la base de coneixement està ben estructurada, un agent pot respondre ràpidament, mantenir la coherència i reduir la càrrega de suport sense sacrificar la precisió.
Per què els centres d'ajuda tradicionals són insuficients
La majoria dels centres d'ajuda estan escrits per navegar, no per recuperar-los. Es tornen obsolets, fragmentats i difícils de mantenir. Mentrestant, el coneixement de més alta importància sovint viu fora del centre d'ajuda: en gravacions de Zoom, explicacions de Slack, trucades de vendes, sessions d'incorporació i formacions internes. Si aquest contingut no es pot cercar, el vostre equip continua responent les mateixes preguntes. Si no està organitzat, els agents tenen al·lucinacions o donen respostes genèriques. Speak ajuda a resoldre això convertint fonts "difícils d'utilitzar" (àudio i vídeo) en text net, proves que es poden cercar i informació estructurada.
Com Speak converteix les converses en una base de coneixement
The workflow is simple. First, you upload your sources (audio, video, or documents) into Speak and organize them into folders. For example: “Product KB,” “Support KB,” “Customer Calls,” or “Onboarding and Training.” Next, Speak generates transcripts and analysis outputs such as summaries, themes, and keywords. Because every file is searchable, you can find the right snippet fast – and you can share evidence with teammates to verify decisions or align on messaging.
Construint una base de coneixement per a agents d'IA
Un cop organitzades les fonts, podeu connectar les carpetes correctes a un agent d'IA. Això és útil per a l'atenció al client (responent preguntes freqüents sobre productes), operacions internes (SOP, polítiques i instruccions pràctiques) i habilitació (incorporació de nous empleats, formació i preparació per a les vendes). Una base de coneixement sòlida per a agents sol incloure tres capes:
Primer, referències canòniques: documentació del producte, polítiques i preus o normes de pla actuals. Segon, exemples del món real d'alta interacció: trucades i reunions on s'explica el "perquè" i els casos límit. Tercer, metadades estructurades: etiquetes com l'àrea del producte, el tipus de client, la regió i la versió perquè l'agent pugui delimitar les respostes i evitar barrejar contextos.
Què incloure en una base de coneixements (llista de comprovació pràctica)
Si voleu que la vostra base de coneixement es posicioni bé a la cerca interna i que funcioni bé amb un agent d'IA, centreu-vos en la claredat i la cobertura. Comenceu amb les preguntes principals i assigneu cadascuna al millor contingut font. Per als equips de suport, això pot incloure trucades de resolució de problemes i problemes coneguts. Per als equips de producte, poden ser converses de full de ruta i explicacions de funcions. Per als equips de recerca, poden ser entrevistes i grups focals. Per als equips de vendes, poden ser enregistraments de demostracions i gestió d'objeccions. A continuació, afegiu una estructura lleugera: noms de carpetes coherents, alguns camps de metadades i una cadència de revisió senzilla.
Per què importen les respostes basades en fonts
La barrera d'adopció més gran per al suport de la IA és la confiança. Els usuaris deixen d'utilitzar agents quan les respostes són vagues, incorrectes o no verificables. Speak està dissenyat al voltant de fluxos de treball d'evidència: transcripcions, marques de temps, text que es pot cercar i context que es pot compartir. Això facilita que els humans validin el que diu l'agent i millorin la base de coneixement amb el temps. Quan les respostes es basen en fonts reals, el vostre agent esdevé més fiable i el vostre equip dedica menys temps a corregir-lo.
Base de coneixements per a suport
Per a l'atenció al client, l'objectiu és la coherència. Una base de coneixement Speak ajuda el vostre equip a capturar les "correccions reals" que es produeixen a les trucades, convertir-les en transcripcions que es poden cercar i crear una biblioteca de referència fiable. Amb el temps, aquesta biblioteca esdevé la base d'un agent d'IA que pot gestionar preguntes repetitives, guiar els usuaris cap als passos correctes i escalar casos complexos amb un millor context.
Base de coneixements per a la documentació interna
El coneixement intern sol estar dispers: documents d'incorporació, notes de procés, enregistraments de reunions i coneixement tribal al xat. En centralitzar el contingut en carpetes i afegir metadades lleugeres, els equips poden deixar de dependre d'una sola persona per recordar-ho tot. Un agent pot respondre preguntes internes com ara "Com fem X?" o "Quin és el procés per a Y?" sense haver de buscar entre fils de discussió.
Base de coneixement per a la recerca i les perspectives
Els equips de recerca sovint disposen d'una mina d'or de dades d'entrevistes que és difícil de consultar. Quan les entrevistes i els grups focals es transcriuen i s'organitzen, la vostra base de coneixement es converteix en un conjunt de dades: temes cercables, evidències i recuperació en una carpeta de fonts. Això facilita respondre preguntes com ara "Quines són les principals queixes?" o "Com descriuen les diferents cohorts l'èxit?" amb cites d'extractes reals.
Preguntes freqüents
Respostes a preguntes freqüents sobre la creació d'una base de coneixement Speak per a agents d'IA, la càrrega de fonts, l'organització de carpetes i el manteniment de la precisió.
A Speak knowledge base is a structured library of sources – audio, video, and documents – organized into folders with transcripts, summaries, and searchable outputs your team (and AI Agents) can use.
Sí. Puja gravacions de reunions, trucades, entrevistes, formacions i demostracions. Speak les converteix en transcripcions i informació perquè puguis cercar i reutilitzar el que s'ha dit.
Un cop les fonts estiguin organitzades en carpetes, podeu connectar aquestes carpetes a un agent d'IA perquè respongui a preguntes basades en la vostra base de coneixements en comptes d'endevinar.
Comença amb les 25 preguntes més freqüents que fan els teus clients o el teu equip. Per a cadascuna, penja les millors fonts de suport (documents i algunes trucades reals). A continuació, afegeix metadades bàsiques com ara l'àrea del producte i la versió.
Sí. Speak admet més de 100 idiomes per a la transcripció i l'anàlisi, cosa que el fa útil per a equips globals i per a suport o recerca multilingües.
Sí. Feu servir carpetes per separar les fonts per client, projecte o departament. Això ajuda a evitar la barreja de contextos i manté la base de coneixements més neta per a la recuperació.
Yes. Start a 7-day trial with free credits included, upload a small set of sources, and validate the workflow end-to-end before scaling.
Proveu Parla gratis
Explora els agents d'IA
Ajuda Docs
Comença a crear una base de coneixement d'agents d'IA en qüestió de minuts
Crea una carpeta, penja les teves millors fonts i fes que tot es pugui cercar. A continuació, connecta aquestes carpetes a un agent d'IA perquè el teu equip i els teus clients puguin autoservir les respostes amb confiança.
Comença l'autoservei
Crea una carpeta de la base de coneixements, puja fonts, genera transcripcions i resums i prova les preguntes i respostes preparades per a agents durant la prova.
Treballar amb el nostre equip
Voleu una estructura a punt per a la producció? Us ajudarem a dissenyar carpetes, metadades i un pla de contingut que mantingui la base de coneixement precisa al llarg del temps.
Preguntes? Truca'ns +1 (647) 372-1565 o correu electrònic [email protected]
Explora Speak AI
Speak AI és una plataforma de recerca en tecnologia de veu i IA. Transcripció en més de 100 idiomes, anàlisi de PNL, anàlisi de sentiments, agents d'IA i consultoria empresarial.
Transcripció automatitzada
Consultoria i implementació d'IA
Eina d'anàlisi de text
Assistent de reunions d'IA
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi