Vexa通过RAG（检索增强生成）技术实现智能化知识提取，其工作原理和实用价值如下：
technical realization
- Text Preprocessing：先对转录文本进行清洗和标准化处理。
- semantic analysis：识别关键实体（如人名、时间、决策项）和上下文关系。
- 向量化存储：将信息转换为可检索的向量格式存入知识库。
- intelligent retrieval：用户查询时，系统结合语义相似度返回关联内容。
applied value
- 会议效率提升：自动生成会议纪要，提取action items，减少80%手工整理时间。
- fig. repository of knowledge (e.g. scientific knowledge)：将离散讨论转化为可搜索的结构化知识，例如：
- 产品需求→功能知识图谱
- 客户反馈→服务改进点
- 技术讨论→解决方案库
- Intelligent Assistance::
- 新成员通过历史会议知识速览项目背景
- 客服人员即时检索相似案例的解决方案
- 研究人员自动生成访谈内容分析报告
该功能支持通过管理接口(http://localhost:8057)或API访问知识条目，并导出为JSON/CSV格式用于进一步分析。
This answer comes from the articleVexa: a real-time meeting transcription and intelligent knowledge extraction toolThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " Vexa的知识提取功能是如何工作的？能带来哪些实际价值？
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