Vexaは、RAG（Retrieval Augmented Generation）技術によってインテリジェントな知識抽出を実現しており、以下のように機能し、実用的価値がある：
技術的実現
- テキスト前処理書き起こされたテキストは、まずクリーニングされ、正規化される。
- 意味解析キーとなるエンティティ（名前、時間、決定事項など）と文脈上の関係を特定する。
- ベクトル化ストレージ情報を検索可能なベクトル形式に変換し、知識ベースに登録する。
- インテリジェント検索ユーザーが問い合わせると、システムは関連するコンテンツを意味的類似性とともに返す。
適用値
- 会議の効率化会議議事録の自動作成、アクションアイテムの抽出、80%の手作業による照合時間の短縮。
- 知識の宝庫例えば、離散的な議論を検索可能な構造化された知識に変換する：
- 製品要件 → 機能知識グラフ
- 顧客からのフィードバック → サービス改善ポイント
- テクニカル・ディスカッション → ソリューション・ライブラリー
- インテリジェント・アシスタンス::
- 新メンバーは、歴史的な会議の知識を通じて、プロジェクトの背景を簡単に概観することができる。
- カスタマーサービススタッフが類似案件を即座に検索できるソリューション
- 調査員がインタビューの内容分析レポートを自動生成
この機能は、管理インターフェイス（http://localhost:8057）またはAPIを介してナレッジ・エントリーにアクセスし、さらに分析するためにJSON/CSV形式にエクスポートすることをサポートします。
この答えは記事から得たものである。Vexa：リアルタイム会議記録・インテリジェント知識抽出ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ベクサの知識抽出機能はどのように機能するのか？どのような実用的価値をもたらすのか？
