/* =========================
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;
}
בנה בסיס ידע עבור סוכן הבינה המלאכותית שלך באמצעות תמלולים, מסמכים ושיחות אמיתיות
הפכו אודיו, וידאו, פגישות ומסמכים למאגר ידע שניתן לחפש בו. לאחר מכן חברו אותו לסוכן בינה מלאכותית כדי שלקוחות וחברי צוות יקבלו תשובות מדויקות עם הקשר מקור שניתן לעקוב אחריו.
נסה לדבר בחינם
ייעוץ ספרים
ראה שאלות נפוצות
7 ימי ניסיון כוללים קרדיטים (דוא״ל אישי), ועוד קרדיטים (דוא"ל עבודה) של תמלול וניתוח בינה מלאכותית.
מהיר יותר
תשובות לעומת חפירה במסמכים ושרשורים
בטוח יותר
תגובות מגובות מקורות לאמון גבוה יותר
אָחִיד
מערכת אחת ללכידה, ניתוח ואחזור
ניתן לשימוש חוזר
הפכו שיחות לידע ירוק-עד
בחר את תהליך העבודה של מאגר הידע התואם את המקורות שלך
מרכז זה מסביר כיצד לבנות מאגר ידע של Speak עבור סוכני בינה מלאכותית. אם הצוות שלכם עובד בעיקר מהקלטות, עיינו במדריך הייעודי שמתאים למה שאתם מעלים.
מאגר ידע בתחום האודיו
מושלם להקלטות שיחות, פודקאסטים, ראיונות והערות קוליות. המר דיבור לתמלולים נקיים ונושאים הניתנים לחיפוש לאחזור מהיר.
מאגר ידע וידאו
מתאים במיוחד להקלטות זום, הדגמות, הדרכות וצילומי מסך. שמרו את הראיות בסרטון, אך ענו על שאלות מהתמליל והתובנות.
ראה סוכני בינה מלאכותית
ראה ספריית מדיה הניתנת לשיתוף
מסמכים/API
מדוע צוותים בונים מאגר ידע של סוכני בינה מלאכותית בעזרת Speak
סוכן בינה מלאכותית טוב שימושי רק כמו הידע שאתה מעניק לו. Speak עוזר לך ללכוד חומר מקור, לשמור עליו מאורגן ולהקל על הסוכן לענות במדויק.
תמלילים נקיים שניתן לחפש בהם בפועל
המירו הקלטות מבולגנות לטקסט קריא בעזרת הפרדת דוברים, חותמות זמן וחיפוש מילות מפתח מהיר בקובץ אחד או בתיקייה שלמה.
לְחַפֵּשׂ
רמקולים
שדות מובנים לאחזור אמין
הוסף מטא-דאטה כמו מוצר, צוות, סוג לקוח, אזור או גרסה כדי שהסוכן שלך יוכל לסנן ולענות בהקשר הנכון.
מטא-דאטה
מסננים
סיכומים, נושאים וקטעי מידע מוכנים לתשובות
צור פלטים מובנים מכל מקור כך שיהיה קל יותר לעיין, לאמת ולעדכן את מאגר הידע שלך.
סיכומים
ערכות נושא
ראיות שתוכלו לשתף ולאמת
שתפו תיקיות ופלט עם חברי צוות או בעלי עניין כדי שיוכלו לאמת תשובות ולראות את תוכן המקור התומך.
שיתוף
עֵדוּת
ארגון מודע להרשאות
שמור על הפרדת ידע לפי צוות, פרויקט או לקוח. בנה בסיס ידע פנימי ובסיס ידע הפונה ללקוחות מבלי לערבב מקורות.
תיקיות
הַפרָדָה
התחברות לסוכני בינה מלאכותית
לאחר שהמקורות שלכם מאורגנים, חברו תיקיות לסוכן בינה מלאכותית לצורך תמיכה, קליטה, תפעול פנימי או שאלות ותשובות בנוגע למחקר.
סוכני בינה מלאכותית
שאלות ותשובות
אינטגרציות שעוזרות לבסיס הידע שלך להישאר מעודכן
שמרו על זרימת חומרי המקור שלכם והפחיתו את העבודה הידנית הכרוכה בתחזוקת מאגר הידע של סוכני הבינה המלאכותית שלכם.
מאגר ידע של Speak: כיצד לבנות סוכן בינה מלאכותית שעונה מהמקורות האמיתיים שלך
אם אתם מעריכים בסיס ידע של בינה מלאכותית לצורך תמיכה, העצמה פנימית או מחקר, החלק הקשה ביותר אינו הצ'אטבוט. החלק הקשה ביותר הוא להביא את התוכן שלכם לפורמט שניתן לחפש בו, מאורגן ואמין מספיק כדי לענות על שאלות מבלי לנחש.
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.
מהו מאגר ידע של בינה מלאכותית?
מאגר ידע של בינה מלאכותית הוא קבוצה מאורגנת של מקורות שבהם משתמש סוכן בינה מלאכותית כדי לענות על שאלות. במקום להסתמך על ידע כללי באינטרנט, הסוכן מתייחס לתוכן שלכם: תיעוד מוצר, שיחות טלפון של לקוחות, סרטוני הדרכה, תהליכים פנימיים, מסמכי מדיניות וראיונות מחקר. כאשר מאגר הידע בנוי היטב, סוכן יכול להגיב במהירות, להישאר עקבי ולהפחית את עומס התמיכה מבלי להתפשר על דיוק.
מדוע מרכזי סיוע מסורתיים נכשלים
רוב מרכזי העזרה נכתבים לעיון, לא לאחזור. הם הופכים למיושנים, מקוטעים וקשים לתחזוקה. בינתיים, הידע בעל האות הגבוה ביותר נמצא לעתים קרובות מחוץ למרכז העזרה: בהקלטות זום, הסברים בסלאק, שיחות מכירה, מפגשי קליטה והדרכות פנימיות. אם תוכן זה אינו ניתן לחיפוש, הצוות שלכם ממשיך לענות שוב על אותן שאלות. אם הוא אינו מאורגן, סוכנים מזיזים או נותנים תשובות גנריות. Speak עוזר לפתור זאת על ידי הפיכת מקורות "קשים לשימוש" (אודיו ווידאו) לטקסט נקי, ראיות ניתנות לחיפוש ותובנות מובנות.
איך Speak הופך שיחות לבסיס ידע
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.
בניית בסיס ידע עבור סוכני בינה מלאכותית
לאחר שהמקורות שלכם מאורגנים, תוכלו לחבר את התיקיות הנכונות לסוכן בינה מלאכותית. זה שימושי לתמיכת לקוחות (מענה על שאלות נפוצות בנוגע למוצר), לתפעול פנימי (נהלים סטנדרטיים, מדיניות והנחיות כיצד לעשות), ולהפעלה (קליטה, הדרכה ומוכנות למכירות של עובדים חדשים). בסיס ידע חזק של סוכן כולל בדרך כלל שלוש שכבות:
ראשית, הפניות קנוניות: מסמכי מוצר, מדיניות ותמחור או כללי תוכנית עדכניים. שנית, דוגמאות מהעולם האמיתי בעלות אותות חזקים: שיחות ופגישות בהן מוסברים ה"למה" ומקרי קצה. שלישית, מטא-דאטה מובנים: תגיות כמו אזור מוצר, סוג לקוח, אזור וגרסה כדי שהסוכן יוכל לצמצם תשובות ולהימנע מערבוב הקשרים.
מה לכלול במאגר ידע (רשימת בדיקה מעשית)
אם אתם רוצים שמאגר הידע שלכם ידורג גבוה בחיפוש הפנימי שלכם ויעבוד היטב עם סוכן בינה מלאכותית, התמקדו בבהירות ובכיסוי. התחילו עם השאלות המובילות שלכם ומפו כל אחת מהן לתוכן המקור הטוב ביותר. עבור צוותי תמיכה, זה עשוי לכלול שיחות לפתרון בעיות ובעיות ידועות. עבור צוותי מוצר, זה עשוי להיות שיחות מפת דרכים והדרכות על תכונות. עבור צוותי מחקר, זה עשוי להיות ראיונות וקבוצות מיקוד. עבור צוותי מכירות, זה עשוי להיות הקלטות הדגמה וטיפול בהתנגדויות. לאחר מכן הוסיפו מבנה קליל: שמות תיקיות עקביים, כמה שדות מטא-נתונים וקצב סקירה פשוט.
למה תשובות מבוססות מקור חשובות
מחסום האימוץ הגדול ביותר לתמיכה בבינה מלאכותית הוא אמון. משתמשים מפסיקים להשתמש בסוכנים כאשר התשובות מעורפלות, שגויות או בלתי ניתנות לאימות. Speak מתוכנן סביב זרימות עבודה של ראיות: תמלולים, חותמות זמן, טקסט הניתן לחיפוש והקשר הניתן לשיתוף. זה מקל על בני אדם לאמת את מה שהסוכן אומר ולשפר את בסיס הידע לאורך זמן. כאשר תשובות מבוססות על מקורות אמיתיים, הסוכן שלך הופך אמין יותר והצוות שלך מבלה פחות זמן בתיקון.
מאגר ידע לתמיכה
עבור תמיכת לקוחות, המטרה היא עקביות. מאגר ידע של Speak עוזר לצוות שלכם ללכוד את "התיקונים האמיתיים" שקורים בשיחות, להפוך אותם לתמלילים הניתנים לחיפוש ולבנות ספריית עיון אמינה. עם הזמן, ספרייה זו הופכת לבסיס לסוכן בינה מלאכותית שיכול להתמודד עם שאלות חוזרות ונשנות, להדריך משתמשים לצעדים הנכונים ולהסלים מקרים מורכבים עם הקשר טוב יותר.
מאגר ידע לתיעוד פנימי
ידע פנימי בדרך כלל מפוזר: מסמכי הקלטה, סיכומי תהליכים, הקלטות פגישות וידע שבטי בצ'אט. על ידי ריכוז תוכן לתיקיות והוספת מטא-דאטה קלילים, צוותים יכולים להפסיק להסתמך על אדם אחד שיזכור הכל. לאחר מכן, סוכן יכול לענות על שאלות פנימיות כמו "איך אנחנו עושים את X?" או "מה התהליך עבור Y?" מבלי לחפש בשרשורים.
בסיס ידע למחקר ותובנות
צוותי מחקר יושבים לעתים קרובות על מכרה זהב של נתוני ראיונות שקשה לבחון. כאשר ראיונות וקבוצות מיקוד מתועתקים ומאורגנים, מאגר הידע הופך למערך נתונים: נושאים הניתנים לחיפוש, ראיות ואחזור על פני תיקיית מקורות. זה מקל על מענה לשאלות כמו "מהן התלונות העיקריות?" או "כיצד קבוצות שונות מתארות הצלחה?" עם ציטוטים לקטעים אמיתיים.
שאלות נפוצות
תשובות לשאלות נפוצות בנוגע לבניית מאגר ידע של Speak עבור סוכני בינה מלאכותית, העלאת מקורות, ארגון תיקיות ושמירה על דיוק.
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.
כן. העלה הקלטות של פגישות, שיחות, ראיונות, הדרכות והדגמות. Speak הופך אותן לתמלילים ותובנות כך שתוכל לחפש ולעשות שימוש חוזר במה שנאמר.
לאחר שהמקורות שלכם מאורגנים בתיקיות, תוכלו לחבר את התיקיות הללו לסוכן בינה מלאכותית כך שיענה על שאלות המבוססות על בסיס הידע שלכם במקום לנחש.
התחילו עם 25 השאלות המובילות שהלקוחות או הצוות שלכם שואלים. עבור כל אחת מהן, העלו את מקורות התמיכה הטובים ביותר (מסמכים וכמה שיחות אמיתיות). לאחר מכן הוסיפו מטא-נתונים בסיסיים כמו אזור מוצר וגרסה.
כן. Speak תומך ביותר מ-100 שפות לתמלול וניתוח, מה שהופך אותו לשימושי עבור צוותים גלובליים ותמיכה או מחקר רב-לשוניים.
כן. השתמשו בתיקיות כדי להפריד מקורות לפי לקוח, פרויקט או מחלקה. זה עוזר למנוע ערבוב הקשרים ושומר על מאגר הידע שלכם נקי יותר לאחזור.
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.
נסה לדבר בחינם
גלו סוכני בינה מלאכותית
עזרה במסמכים
התחילו לבנות מאגר ידע של סוכני בינה מלאכותית תוך דקות
צרו תיקייה, העלו את המקורות הטובים ביותר שלכם והפכו את הכל לניתן לחיפוש. לאחר מכן חברו את התיקיות הללו לסוכן בינה מלאכותית כדי שהצוות והלקוחות שלכם יוכלו לספק תשובות בביטחון.
התחל שירות עצמי
צור תיקיית מאגר ידע, העלה מקורות, צור תמלולים וסיכומים, ובדוק שאלות ותשובות מוכנות לסוכנים במהלך תקופת הניסיון שלך.
עבודה עם הצוות שלנו
רוצים מבנה מוכן לייצור? נעזור לכם לעצב תיקיות, מטא-דאטה ותוכנית תוכן שתשמור על דיוק מאגר הידע לאורך זמן.
שאלות? התקשרו +1 (647) 372-1565 או דוא"ל [email protected]
גלו את Speak AI
Speak AI היא פלטפורמת טכנולוגיית קול ומחקר AI. תמלול ביותר מ-100 שפות, ניתוח NLP, ניתוח סנטימנט ו-AI Chat רב-מודלי.
תמלול אוטומטי
ייעוץ ויישום של בינה מלאכותית
כלי ניתוח טקסט
עוזר פגישות בינה מלאכותית
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