構造化されたデータ主導のインテリジェントな対応
Vapiの知識エンジンは、企業文書を処理するためにハイブリッド・アーキテクチャを採用している。1) 検索効率を保証するためのベクトル化されたストレージ、2) エンティティの関連性を維持するためのリレーショナル・インデックス、3) 低品質な結果をフィルタリングするための動的信頼性評価。ユーザーがPDF/テキストをアップロードすると、システムは自動的に以下の前処理を実行する：
- 複数レベルのテキストチャンキング（段落／文／エンティティ）
- クロス・ドキュメント関係マッピング
- ドメイン用語のラベリング
ある通信会社のケーススタディによると、製品マニュアルをインポートした後、アシスタントのテクニカルパラメータクエリの精度は92%に達し、基本モデルの37%と比較して改善された。このシステムは知識バージョン管理もサポートしており、企業は異なる期間の文書のスナップショットを維持することができる。
この答えは記事から得たものである。Vapi：開発者が低遅延の音声アシスタントを迅速に構築できるようにするについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Vapiのナレッジ・ベース機能が企業レベルの文脈理解を可能にする
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