/* =========================
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
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.sp-knowledge-base{
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.sp-knowledge-base h2{
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@media (max-width: 920px){
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.sp-knowledge-base .sp-cta-row .elementor-button{
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.sp-knowledge-base .sp-trial{
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.sp-knowledge-base .sp-trial b{ color: var(–sp-text); font-weight: 650; }
.sp-knowledge-base .sp-hero-side{
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.sp-knowledge-base .sp-hero-side h3{
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.sp-knowledge-base .sp-mini-list{
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.sp-knowledge-base .sp-mini-list li{ margin: .25rem 0; }
.sp-knowledge-base .sp-pills{
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.sp-knowledge-base .sp-pill{
display:inline-flex;
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.sp-knowledge-base .sp-section-alt{
background: var(–sp-soft);
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/* Trust bar */
.sp-knowledge-base .sp-trust{
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.sp-knowledge-base .sp-trust-pill{
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background: var(–sp-soft);
border: 1px solid var(–sp-border);
padding: .35rem .75rem;
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.sp-knowledge-base .sp-trust-pill b{ color: var(–sp-text); font-weight: 700; }
.sp-knowledge-base .sp-logo-grid{
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@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)); }
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.sp-knowledge-base .sp-logo{
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.sp-knowledge-base .sp-logo img{
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.sp-knowledge-base .sp-logo:hover img{
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/* Metrics */
.sp-knowledge-base .sp-metrics{
display:grid;
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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);
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padding: 1.05rem 1.1rem;
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.sp-knowledge-base .sp-metric b{
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letter-spacing: -0.01em;
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.sp-knowledge-base .sp-metric span{
color: var(–sp-muted);
font-size: .9rem;
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}
/* Cards */
.sp-knowledge-base .sp-grid{
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@media (max-width: 980px){
.sp-knowledge-base .sp-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
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@media (max-width: 620px){
.sp-knowledge-base .sp-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-knowledge-base .sp-card{
background:#fff;
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border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.25rem 1.25rem 1.15rem;
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.sp-knowledge-base .sp-ic{
width: 38px;
height: 38px;
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border: 1px solid var(–sp-border);
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justify-content:center;
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.sp-knowledge-base .sp-ic svg{
width: 20px;
height: 20px;
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.sp-knowledge-base .sp-card h3{
margin: 0 0 .55rem;
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letter-spacing: -0.01em;
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.sp-knowledge-base .sp-card p{
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.sp-knowledge-base .sp-card .sp-card-foot{
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}
.sp-knowledge-base .sp-chip{
font-size: .82rem;
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border: 1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
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padding: .25rem .6rem;
}
/* Hub split: audio KB vs video KB */
.sp-knowledge-base .sp-split{
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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);
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padding: 1.2rem 1.2rem 1.1rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
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.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{
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color: var(–sp-muted);
line-height: 1.55;
font-size: .95rem;
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.sp-knowledge-base .sp-split-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
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/* Integrations row */
.sp-knowledge-base .sp-integrations{
display:flex;
flex-wrap:wrap;
gap: 1rem;
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.sp-knowledge-base .sp-integrations img{
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width:auto;
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}
/* 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;
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.sp-knowledge-base .sp-badge{
display:inline-flex;
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border-radius: 999px;
border: 1px solid var(–sp-border);
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font-size: .85rem;
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.sp-knowledge-base .speak-review-grid{
display:grid;
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@media (max-width: 980px){
.sp-knowledge-base .speak-review-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
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@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);
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.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;
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.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;
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.sp-knowledge-base .sp-code__label{
font-size:12px;
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text-transform:uppercase;
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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;
}
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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.
AI 지식 기반이란 무엇인가요?
AI 지식 기반은 AI 에이전트가 질문에 답변하기 위해 사용하는 엄선된 자료 모음입니다. 에이전트는 일반적인 인터넷 정보에 의존하는 대신 제품 설명서, 고객 통화 기록, 온보딩 비디오, 내부 프로세스, 정책 문서, 연구 인터뷰 등 사용자의 콘텐츠를 참조합니다. 지식 기반이 잘 구성되어 있으면 에이전트는 정확성을 유지하면서도 신속하고 일관성 있게 응답하고 지원 업무량을 줄일 수 있습니다.
기존 고객 지원 센터가 부족한 이유는 무엇일까요?
대부분의 고객 지원 센터는 검색보다는 탐색에 초점을 맞춰 작성되어 있습니다. 그 결과, 정보가 오래되고 파편화되어 유지 관리가 어려워집니다. 한편, 가장 중요한 정보는 고객 지원 센터 외부, 즉 Zoom 녹화 영상, Slack 설명, 영업 통화, 온보딩 세션, 내부 교육 자료 등에 존재합니다. 이러한 콘텐츠를 검색할 수 없다면 팀원들은 같은 질문에 계속해서 같은 답변을 반복하게 됩니다. 또한, 자료가 체계적으로 정리되어 있지 않으면 상담원들은 혼란스러워하거나 일반적인 답변만 제공하게 됩니다. Speak는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용하기 어려운 오디오 및 비디오 자료를 깔끔한 텍스트, 검색 가능한 증거, 그리고 구조화된 인사이트로 변환해 줍니다.
Speak는 어떻게 대화를 지식 기반으로 바꾸는가?
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.
AI 에이전트를 위한 지식 기반 구축
자료가 정리되면 적절한 폴더를 AI 에이전트에 연결할 수 있습니다. 이는 고객 지원(일반적인 제품 관련 질문 답변), 내부 운영(표준 운영 절차, 정책 및 사용 방법 안내), 그리고 역량 강화(신입 직원 온보딩, 교육 및 영업 준비)에 유용합니다. 강력한 에이전트 지식 기반은 일반적으로 세 가지 계층으로 구성됩니다.
첫째, 표준 참조 자료: 제품 문서, 정책, 현재 가격 또는 요금제 규칙. 둘째, 실제 사례: "이유"와 예외 상황을 설명하는 통화 및 회의. 셋째, 구조화된 메타데이터: 제품 영역, 고객 유형, 지역, 버전과 같은 태그를 사용하여 상담원이 답변을 좁히고 맥락을 혼동하지 않도록 합니다.
지식 기반에 포함해야 할 내용 (실용적인 체크리스트)
내부 검색에서 상위권에 랭크되고 AI 에이전트와 원활하게 연동되는 지식 기반을 구축하려면 명확성과 포괄성에 집중해야 합니다. 가장 많이 묻는 질문들을 파악하고 각 질문에 가장 적합한 콘텐츠 소스를 연결하세요. 지원팀의 경우, 문제 해결 통화 기록이나 알려진 이슈 관련 자료가 적합할 수 있습니다. 제품팀의 경우, 로드맵 관련 논의 내용이나 기능 시연 영상이, 연구팀의 경우 인터뷰나 포커스 그룹 토론 자료가, 영업팀의 경우 데모 녹화 영상이나 고객 문의 대응 자료가 유용할 수 있습니다. 그다음에는 간결한 구조를 구축하세요. 일관된 폴더 이름, 몇 가지 메타데이터 필드, 그리고 간단한 검토 주기를 설정하면 됩니다.
출처가 명시된 답변이 중요한 이유
AI 지원 도입의 가장 큰 장벽은 신뢰입니다. 사용자는 답변이 모호하거나, 잘못되었거나, 검증할 수 없을 때 상담원 사용을 중단합니다. Speak는 녹취록, 타임스탬프, 검색 가능한 텍스트, 공유 가능한 컨텍스트 등 증거 기반 워크플로를 중심으로 설계되었습니다. 이를 통해 담당자가 상담원의 답변을 검증하고 시간이 지남에 따라 지식 기반을 개선하는 것이 더 쉬워집니다. 답변이 실제 출처에 기반할수록 상담원의 신뢰도가 높아지고, 팀은 오류를 수정하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.
지원을 위한 지식 기반
고객 지원의 목표는 일관성입니다. Speak 지식 기반은 팀이 통화에서 발생하는 "실제 문제 해결"을 기록하고, 검색 가능한 녹취록으로 변환하고, 신뢰할 수 있는 참조 라이브러리를 구축하는 데 도움을 줍니다. 시간이 지남에 따라 이 라이브러리는 반복적인 질문을 처리하고, 사용자를 올바른 단계로 안내하며, 더 나은 맥락을 바탕으로 복잡한 사례를 상위 담당자에게 전달할 수 있는 AI 에이전트의 기반이 됩니다.
내부 문서화를 위한 지식 기반
내부 지식은 보통 온보딩 문서, 프로세스 노트, 회의 녹음 파일, 채팅창에 흩어져 있습니다. 콘텐츠를 폴더로 중앙 집중화하고 간단한 메타데이터를 추가하면 팀은 더 이상 한 사람이 모든 것을 기억해야 하는 상황에 의존하지 않아도 됩니다. 상담원은 "X는 어떻게 하나요?" 또는 "Y의 프로세스는 어떻게 되나요?"와 같은 내부 질문에 대해 스레드를 뒤져보지 않고도 답변할 수 있습니다.
연구 및 통찰력을 위한 지식 기반
연구팀은 종종 검색하기 어려운 방대한 인터뷰 데이터를 보유하고 있습니다. 인터뷰와 포커스 그룹 토론 내용을 녹취하고 정리하면, 검색 가능한 주제, 증거, 그리고 다양한 자료들을 한 폴더에 모아 검색할 수 있는 데이터셋이 구축됩니다. 이를 통해 "가장 흔한 불만은 무엇인가?" 또는 "서로 다른 집단은 성공을 어떻게 정의하는가?"와 같은 질문에 실제 발췌문을 인용하여 더욱 쉽게 답할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
AI 에이전트를 위한 Speak 지식 기반 구축, 자료 업로드, 폴더 정리 및 정확성 유지에 관한 일반적인 질문에 대한 답변입니다.
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.
네. 회의 녹음, 통화, 인터뷰, 교육 및 데모 영상을 업로드하세요. Speak는 이러한 영상들을 녹취록과 분석 자료로 변환하여, 발언 내용을 검색하고 재사용할 수 있도록 도와줍니다.
자료를 폴더별로 정리한 후에는 해당 폴더를 AI 에이전트에 연결하여 추측이 아닌 지식 기반을 바탕으로 질문에 답변할 수 있습니다.
고객이나 팀이 가장 많이 묻는 질문 25개를 선정하세요. 각 질문에 대해 가장 관련성이 높은 자료(문서 및 실제 통화 내용)를 업로드합니다. 그런 다음 제품 영역 및 버전과 같은 기본 메타데이터를 추가합니다.
네. Speak는 100개 이상의 언어로 전사 및 분석을 지원하므로 글로벌 팀이나 다국어 지원 또는 연구에 유용합니다.
네. 폴더를 사용하여 클라이언트, 프로젝트 또는 부서별로 자료를 분류하세요. 이렇게 하면 맥락이 섞이는 것을 방지하고 지식 기반을 더 깔끔하게 유지하여 검색이 용이해집니다.
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.
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몇 분 만에 AI 에이전트 지식 기반 구축을 시작하세요
폴더를 만들고, 가장 유용한 자료들을 업로드하고, 모든 자료를 검색 가능하게 만드세요. 그런 다음 해당 폴더들을 AI 에이전트에 연결하면 팀과 고객이 안심하고 스스로 필요한 답변을 찾을 수 있습니다.
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평가판 기간 동안 지식 기반 폴더를 생성하고, 자료를 업로드하고, 녹취록 및 요약을 생성하고, 상담원에서 바로 사용할 수 있는 질의응답 기능을 테스트해 보세요.
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