/* =========================
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;
}
Bygg en kunskapsbas för din AI-agent med hjälp av transkriptioner, dokument och verkliga samtal
Förvandla ljud, video, möten och dokument till en sökbar kunskapsbas. Anslut den sedan till en AI-agent så att kunder och teammedlemmar får korrekta svar med spårbar källkontext.
Prova tala fritt
Bokkonsultation
Se vanliga frågor
7-dagars test inkluderar credits (personlig e-post) och mer credits (arbets-e-postadress) av transkription och AI-analys.
Snabbare
Svar kontra att gräva igenom dokument och trådar
Säkrare
Källbaserade svar för högre förtroende
Enad
Ett system för insamling, analys och återvinning
Återanvändbar
Förvandla samtal till ständigt växande kunskap
Välj det kunskapsbasarbetsflöde som matchar dina källor
Den här hubben förklarar hur man bygger en Speak-kunskapsbas för AI-agenter. Om ditt team mestadels arbetar från inspelningar kan du hoppa in i den dedikerade guiden som passar det du laddar upp.
Kunskapsbas för ljud
Perfekt för samtalsinspelningar, poddsändningar, intervjuer och röstanteckningar. Konvertera tal till tydliga transkript och sökbara ämnen för snabb hämtning.
Kunskapsbas för video
Bäst för Zoom-inspelningar, demonstrationer, utbildningar och skärmdumpar. Spara videobevisen, men svara på frågor från transkriptionen och insikterna.
Varför team bygger en kunskapsbas för AI-agenter med Speak
En bra AI-agent är bara så användbar som den kunskap du ger den. Speak hjälper dig att samla in källmaterial, hålla det organiserat och göra det enkelt för agenten att svara korrekt.
Rena transkript som du faktiskt kan söka i
Konvertera röriga inspelningar till läsbar text med högtalarseparation, tidsstämplar och snabb nyckelordssökning i en fil eller en hel mapp.
Sök
Högtalare
Strukturerade fält för tillförlitlig hämtning
Lägg till metadata som produkt, team, kundtyp, region eller version så att din agent kan filtrera och svara med rätt kontext.
Metadata
Filter
Sammanfattningar, teman och svarsklara utdrag
Generera strukturerade resultat från varje källa så att din kunskapsbas blir enklare att bläddra i, validera och hålla uppdaterad.
Sammanfattningar
Teman
Bevis som du kan dela och verifiera
Dela mappar och utdata med teammedlemmar eller intressenter så att de kan verifiera svar och se det stödjande källinnehållet.
Delning
Bevis
Tillståndsmedveten organisation
Håll kunskapen separerad per team, projekt eller klient. Bygg en intern kunskapsbas och en kundorienterad utan att blanda källor.
Mappar
Separation
Anslut till AI-agenter
När dina källor är organiserade, koppla mappar till en AI-agent för support, onboarding, intern drift eller frågor och svar om forskning.
AI-agenter
Frågor och svar
Integrationer som hjälper din kunskapsbas att hålla sig aktuell
Håll källmaterialet flödet in och minska det manuella arbetet med att underhålla din kunskapsbas för AI-agenter.
Speak kunskapsbas: hur man bygger en AI-agent som svarar från dina verkliga källor
Om du utvärderar en AI-kunskapsbas för support, intern utveckling eller forskning är den svåraste delen inte chatboten. Det handlar om att få ditt innehåll till ett format som är sökbart, organiserat och tillräckligt trovärdigt för att besvara frågor utan att gissa.
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.
Vad är en AI-kunskapsbas?
En AI-kunskapsbas är en kurerad uppsättning källor som en AI-agent använder för att svara på frågor. Istället för att förlita sig på allmän internetkunskap hänvisar agenten till ditt innehåll: produktdokumentation, kundsamtal, introduktionsvideor, interna processer, policydokument och forskningsintervjuer. När kunskapsbasen är välstrukturerad kan en agent svara snabbt, vara konsekvent och minska supportbelastningen utan att offra noggrannheten.
Varför traditionella hjälpcenter inte räcker
De flesta hjälpcenter är skrivna för att sökas igenom, inte för att hämtas. De blir föråldrade, fragmenterade och svåra att underhålla. Samtidigt finns den mest centrala kunskapen ofta utanför hjälpcentret: i Zoom-inspelningar, Slack-förklaringar, säljsamtal, introduktionssessioner och interna utbildningar. Om innehållet inte är sökbart fortsätter ditt team att svara på samma frågor igen. Om det inte är organiserat hallucinerar agenter eller ger generiska svar. Speak hjälper till att lösa detta genom att omvandla "svåranvända" källor (ljud och video) till ren text, sökbara bevis och strukturerade insikter.
Hur Speak förvandlar konversationer till en kunskapsbas
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.
Bygga en kunskapsbas för AI-agenter
När dina källor är organiserade kan du koppla rätt mappar till en AI-agent. Detta är användbart för kundsupport (svara på vanliga produktfrågor), intern verksamhet (standardoperationer, policyer och vägledning) och möjliggörande (introduktion, utbildning och säljberedskap för nyanställda). En stark kunskapsbas för agenter består vanligtvis av tre lager:
För det första, kanoniska referenser: produktdokumentation, policyer och aktuella pris- eller planregler. För det andra, verkliga exempel med hög signaler: samtal och möten där "varför" och marginalfall förklaras. För det tredje, strukturerad metadata: taggar som produktområde, kundtyp, region och version så att agenten kan begränsa svaren och undvika att blanda sammanhang.
Vad som ska inkluderas i en kunskapsbas (praktisk checklista)
Om du vill att din kunskapsbas ska ranka högt i din interna sökning och fungera bra med en AI-agent, fokusera på tydlighet och täckning. Börja med dina vanligaste frågor och mappa var och en till det bästa källinnehållet. För supportteam kan det inkludera felsökningssamtal och kända problem. För produktteam kan det vara samtal om färdplaner och genomgångar av funktioner. För forskningsteam kan det vara intervjuer och fokusgrupper. För säljteam kan det vara demoinspelningar och hantering av invändningar. Lägg sedan till en lättviktig struktur: konsekventa mappnamn, några metadatafält och en enkel granskningskadens.
Varför källbaserade svar är viktiga
Det största hindret för AI-stöd är förtroende. Användare slutar använda agenter när svaren är vaga, felaktiga eller overifierbara. Speak är utformat kring bevisflöden: transkriptioner, tidsstämplar, sökbar text och delbar kontext. Det gör det enklare för människor att validera vad agenten säger och förbättra kunskapsbasen över tid. När svaren är baserade på verkliga källor blir din agent mer pålitlig och ditt team lägger mindre tid på att korrigera dem.
Kunskapsbas för support
För kundsupport är målet konsekvens. En Speak-kunskapsbas hjälper ditt team att fånga upp de "verkliga lösningarna" som uppstår i samtal, omvandla dem till sökbara transkript och bygga ett pålitligt referensbibliotek. Med tiden blir det biblioteket grunden för en AI-agent som kan hantera repetitiva frågor, vägleda användare till rätt steg och eskalera komplexa ärenden med bättre kontext.
Kunskapsbas för intern dokumentation
Intern kunskap är oftast utspridd: introduktionsdokument, processanteckningar, mötesinspelningar och stamkunskap i chatten. Genom att centralisera innehåll i mappar och lägga till lätta metadata kan team sluta förlita sig på att en person kommer ihåg allt. En agent kan sedan svara på interna frågor som "Hur gör vi X?" eller "Vad är processen för Y?" utan att behöva leta igenom trådar.
Kunskapsbas för forskning och insikter
Forskargrupper sitter ofta på en guldgruva av intervjudata som är svår att söka efter. När intervjuer och fokusgrupper transkriberas och organiseras blir kunskapsbasen en datamängd: sökbara teman, bevis och hämtning från en källmapp. Det gör det enklare att besvara frågor som "Vilka är de vanligaste klagomålen?" eller "Hur beskriver olika kohorter framgång?" med hänvisningar till verkliga utdrag.
Vanliga frågor
Svar på vanliga frågor om att bygga en Speak-kunskapsbas för AI-agenter, ladda upp källor, organisera mappar och upprätthålla noggrannhet.
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.
Ja. Ladda upp mötesinspelningar, samtal, intervjuer, utbildningar och demonstrationer. Speak omvandlar dem till transkriptioner och insikter så att du kan söka och återanvända det som sades.
När dina källor är organiserade i mappar kan du koppla dessa mappar till en AI-agent så att den svarar på frågor baserat på din kunskapsbas istället för att gissa.
Börja med de 25 vanligaste frågorna som dina kunder eller team ställer. För varje fråga, ladda upp de bästa stödjande källorna (dokumentation och några riktiga samtal). Lägg sedan till grundläggande metadata som produktområde och version.
Ja. Speak stöder transkribering och analys på över 100 språk, vilket gör det användbart för globala team och flerspråkig support eller forskning.
Ja. Använd mappar för att separera källor efter klient, projekt eller avdelning. Detta hjälper till att förhindra att sammanhang blandas och håller din kunskapsbas renare för hämtning.
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.
Prova tala fritt
Utforska AI-agenter
Hjälpdokument
Börja bygga en kunskapsbas för AI-agenter på några minuter
Skapa en mapp, ladda upp dina bästa källor och gör allting sökbart. Koppla sedan dessa mappar till en AI-agent så att ditt team och dina kunder kan ge sina svar med självförtroende.
Börja självbetjäning
Skapa en kunskapsbasmapp, ladda upp källor, generera transkriptioner och sammanfattningar och testa agentklara frågor och svar under din testperiod.
Arbeta med vårt team
Vill du ha en produktionsklar struktur? Vi hjälper dig att utforma mappar, metadata och en innehållsplan som håller kunskapsbasen korrekt över tid.
Frågor? Ring +1 (647) 372-1565 eller e-post [email protected]
Utforska Speak AI
Speak AI är en plattform för röstteknik och AI-forskning. Transkription på över 100 språk, NLP-analys, sentimentanalys, AI-agenter och företagsrådgivning.
Automatiserad transkribering
AI-konsultation och implementering
Textanalysverktyg
AI mötesassistent
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