/* =========================
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;
}
Створіть базу знань для вашого ШІ-агента, використовуючи стенограми, документи та реальні розмови
Перетворіть аудіо, відео, зустрічі та документи на базу знань з можливістю пошуку. Потім підключіть її до агента штучного інтелекту, щоб клієнти та колеги по команді отримували точні відповіді з відстежуваним контекстом джерела.
Спробуйте Speak Free
Консультація з питань бронювання
Див. поширені запитання
7-денна пробна версія включає credits (personal email), and more credits (робоча електронна адреса) транскрипції та аналізу ШІ.
Швидше
Відповіді проти пошуку документації та тем обговорення
Безпечніше
Відповіді, підтверджені джерелами, для більшої довіри
Уніфікований
Одна система для збору, аналізу та пошуку даних
Багаторазовий
Перетворіть розмови на вічнозелені знання
Виберіть робочий процес бази знань, який відповідає вашим джерелам
У цьому центрі пояснюється, як створити базу знань Speak для агентів ШІ. Якщо ваша команда здебільшого працює із записами, ознайомтеся зі спеціальним посібником, який відповідає тому, що ви завантажуєте.
База знань про аудіо
Ідеально підходить для запису дзвінків, подкастів, інтерв'ю та голосових нотаток. Перетворюйте мовлення на чіткі стенограми та теми з можливістю пошуку для швидкого пошуку.
База знань про відео
Найкраще підходить для записів, демонстрацій, тренінгів та знімків екрана в Zoom. Зберігайте відеодокази, але відповідайте на запитання зі стенограми та аналітичних матеріалів.
Див. агентів ШІ
Див. медіатеку, якою можна ділитися
Документація/API
Чому команди створюють базу знань про ШІ-агентів за допомогою Speak
Гарний ШІ-агент корисний настільки, наскільки корисні знання, які ви йому надаєте. Speak допомагає вам фіксувати вихідний матеріал, упорядковувати його та полегшувати агенту точні відповіді.
Чисті транскрипти, які можна шукати
Перетворюйте незграбні записи на читабельний текст за допомогою розділення динаміків, позначок часу та швидкого пошуку за ключовими словами в одному файлі або цілій папці.
Пошук
Спікери
Структуровані поля для надійного пошуку
Додайте метадані, такі як продукт, команда, тип клієнта, регіон або версія, щоб ваш агент міг фільтрувати та відповідати з урахуванням правильного контексту.
Метадані
Фільтри
Короткий зміст, теми та готові до відповідей фрагменти
Створюйте структуровані результати з кожного джерела, щоб вашу базу знань було легше переглядати, перевіряти та підтримувати в актуальному стані.
Резюме
Теми
Докази, якими ви можете поділитися та перевірити
Надайте спільний доступ до папок та результатів з колегами або зацікавленими сторонами, щоб вони могли перевірити відповіді та переглянути допоміжний вихідний контент.
Спільне використання
Докази
Організація, яка обізнана з дозволами
Розділення знань за командою, проектом чи клієнтом. Створіть внутрішню базу знань та базу, орієнтовану на клієнта, без змішування джерел.
Папки
Розлука
Підключення до агентів штучного інтелекту
Після того, як ваші джерела будуть упорядковані, підключіть папки до агента штучного інтелекту для підтримки, адаптації, внутрішніх операцій або дослідницьких запитань і відповідей.
Агенти штучного інтелекту
Запитання та відповіді
Спробуйте Speak Free
Ознайомтеся з агентами зі штучним інтелектом
Читати довідкову документацію
Інтеграції, які допомагають вашій базі знань залишатися актуальною
Забезпечте потік вихідних матеріалів та зменште ручну роботу з підтримки бази знань вашого ШІ-агента.
База знань Speak: як створити агента зі штучним інтелектом, який відповідає на запитання з ваших реальних джерел
Якщо ви оцінюєте базу знань штучного інтелекту для підтримки, внутрішнього впровадження або дослідження, найскладніше — це не чат-бот. Найскладніше — це перевести ваш контент у формат, який можна шукати, який є організованим і достатньо надійним, щоб відповідати на запитання без здогадок.
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.
Що таке база знань штучного інтелекту?
База знань штучного інтелекту – це кураторський набір джерел, які агент штучного інтелекту використовує для відповідей на запитання. Замість того, щоб покладатися на загальні знання з Інтернету, агент звертається до вашого контенту: документації продукту, дзвінків клієнтів, відео з адаптації, внутрішніх процесів, документів політики та дослідницьких інтерв'ю. Коли база знань добре структурована, агент може швидко реагувати, залишатися послідовним та зменшувати навантаження на службу підтримки без шкоди для точності.
Чому традиційні центри допомоги не справляються з роботою
Більшість довідкових центрів створені для перегляду, а не для пошуку інформації. Вони застарівають, фрагментуються та їх важко підтримувати. Тим часом, найцінніші знання часто знаходяться поза довідковим центром: у записах Zoom, поясненнях Slack, дзвінках з продажу, адаптаційних сесіях та внутрішніх тренінгах. Якщо цей контент недоступний для пошуку, ваша команда постійно відповідає на ті самі запитання. Якщо він не організований, агенти галюцинують або дають загальні відповіді. Speak допомагає вирішити цю проблему, перетворюючи “важкі для використання” джерела (аудіо та відео) на чистий текст, докази, що підлягають пошуку, та структуровані висновки.
Як Speak перетворює розмови на базу знань
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.
Створення бази знань для агентів ШІ
Після того, як ваші джерела будуть упорядковані, ви можете підключити потрібні папки до агента штучного інтелекту. Це корисно для підтримки клієнтів (відповідей на поширені запитання щодо продукту), внутрішніх операцій (стандартних операційних процедур, політик та практичних посібників) та адаптації (адаптації нових співробітників, навчання та готовності до продажів). Міцна база знань агента зазвичай включає три рівні:
По-перше, канонічні посилання: документація продукту, політики та поточні правила ціноутворення або плану. По-друге, показові реальні приклади: дзвінки та зустрічі, де пояснюються причини та граничні випадки. По-третє, структуровані метадані: теги, такі як область продукту, тип клієнта, регіон і версія, щоб агент міг звузити відповіді та уникнути змішування контекстів.
Що включити до бази знань (практичний контрольний список)
Якщо ви хочете, щоб ваша база знань добре ранжувалась у внутрішньому пошуку та добре працювала з агентом штучного інтелекту, зосередьтеся на ясності та охопленні. Почніть з найпопулярніших запитань і зіставте кожне з них з найкращим вихідним контентом. Для команд підтримки це може включати дзвінки щодо усунення несправностей та відомі проблеми. Для команд розробників продуктів це можуть бути обговорення дорожньої карти та покрокові огляди функцій. Для дослідницьких команд це можуть бути інтерв'ю та фокус-групи. Для команд продажів це можуть бути записи демонстрацій та обробка заперечень. Потім додайте легку структуру: узгоджені назви папок, кілька полів метаданих та простий ритм оглядів.
Чому важливі відповіді, підтверджені джерелами
Найбільшою перешкодою для впровадження підтримки штучного інтелекту є довіра. Користувачі припиняють використовувати агентів, коли відповіді розпливчасті, неправильні або неперевірені. Speak розроблений з урахуванням робочих процесів з доказами: стенограм, позначок часу, тексту з можливістю пошуку та контексту, яким можна поділитися. Це полегшує людям перевірку слів агента та покращення бази знань з часом. Коли відповіді ґрунтуються на реальних джерелах, ваш агент стає надійнішим, а ваша команда витрачає менше часу на їх виправлення.
База знань для підтримки
Для підтримки клієнтів метою є послідовність. База знань Speak допомагає вашій команді фіксувати “реальні виправлення”, які трапляються під час дзвінків, перетворювати їх на транскрипти з можливістю пошуку та створювати надійну довідкову бібліотеку. З часом ця бібліотека стає основою для агента штучного інтелекту, який може обробляти повторювані запитання, направляти користувачів до правильних кроків та передавати складні справи з кращим контекстом.
База знань для внутрішньої документації
Внутрішні знання зазвичай розпорошені: адаптаційна документація, нотатки до процесу, записи зустрічей та знання племені в чаті. Централізуючи контент у папках та додаючи легкі метадані, команди можуть перестати покладатися на одну людину, яка запам'ятає все. Агент може відповідати на внутрішні запитання, такі як “Як нам зробити X?” або “Який процес для Y?”, не переглядаючи потоки обговорень.
База знань для досліджень та аналітики
Дослідницькі групи часто мають скарбницю даних інтерв'ю, які важко запитати. Коли інтерв'ю та фокус-групи транскрибуються та впорядковуються, ваша база знань перетворюється на набір даних: теми, докази та можливості пошуку в папці джерел. Це полегшує відповіді на запитання на кшталт “Які найголовніші скарги?” або “Як різні когорти описують успіх?” з посиланнями на реальні уривки.
Часті запитання
Відповіді на поширені запитання щодо створення бази знань Speak для агентів ШІ, завантаження вихідних кодів, упорядкування папок та підтримки точності.
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.
Так. Завантажуйте записи зустрічей, дзвінків, інтерв'ю, тренінгів та демонстрацій. Speak перетворює їх на стенограми та аналітичні матеріали, щоб ви могли шукати та повторно використовувати сказане.
Після того, як ваші джерела будуть упорядковані в папки, ви можете підключити ці папки до агента штучного інтелекту, щоб він відповідав на запитання на основі вашої бази знань, а не здогадувався.
Почніть із 25 найпопулярніших запитань, які ставлять ваші клієнти або команда. Для кожного з них завантажте найкращі підтверджуючі джерела (документацію та кілька реальних дзвінків). Потім додайте основні метадані, такі як область продукту та версія.
Так. Speak підтримує понад 100 мов для транскрипції та аналізу, що робить його корисним для глобальних команд та багатомовної підтримки або досліджень.
Так. Використовуйте папки для розділення джерел за клієнтом, проектом або відділом. Це допомагає запобігти змішуванню контекстів і зберігає вашу базу знань чистішою для подальшого пошуку.
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.
Спробуйте Speak Free
Ознайомтеся з агентами зі штучним інтелектом
Допоможіть лікарям
Почніть створювати базу знань про агентів штучного інтелекту за лічені хвилини
Створіть папку, завантажте свої найкращі джерела та зробіть усі матеріали доступними для пошуку. Потім підключіть ці папки до агента штучного інтелекту, щоб ваша команда та клієнти могли самостійно отримувати відповіді з упевненістю.
Почати самообслуговування
Створіть папку бази знань, завантажте джерела, створіть стенограми та резюме, а також протестуйте готові до використання агентами запитання й відповіді під час пробного періоду.
Працюйте з нашою командою
Хочете структуру, готову до використання? Ми допоможемо вам розробити папки, метадані та контент-план, які забезпечать актуальність бази знань з часом.
Консультація з питань бронювання
Безпека та конфіденційність
Є питання? Зателефонуйте +1 (647) 372-1565 або електронною поштою [email protected]
Ознайомтеся з Speak AI
Speak AI — це платформа для дослідження голосових технологій та штучного інтелекту. Транскрипція понад 100 мовами, аналітика NLP, аналіз настроїв, агенти штучного інтелекту та корпоративний консалтинг.
Автоматизована транскрипція
Консалтинг та впровадження штучного інтелекту
Інструмент аналізу тексту
Асистент нарад зі штучним інтелектом
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