Jemand kommt in dein Team und findet zwölf Präsentationen. Ein Kunde sendet eine zweihundert Seiten lange Anleitung bis morgen. SazAI Corpus liest alles einmal und gibt jedes Dokument geöffnet zurück, in vier Formaten.
Was reinkommt, und was rauskommt
Eine Datei rein, vier Formate raus
Die Präsentation wird zu einer Seite pro Folie; das Dokument zu einer pro Abschnitt; die Tabelle zu einer pro Blatt; die PDF zu einer pro Seite. Jeder Abschnitt trägt das Bild, den Text und, wenn es sie gibt, die Sprechernoten und Kommentare. Die zwölf Präsentationen werden zu zwölf Orten, die du durchstöberst; die Anleitung mit zweihundert Seiten wird zu zweihundert Abschnitten, die du durchblätterst, statt sie zu lesen.
Die Datei weiß mehr, als die Präsentation zeigte: die Folie, die jemand versteckte, erscheint für dich, markiert als verborgen.
Deine Dokumente
Ein Lesen beim Eintreffen, und alles, was es erzeugte, bekommt eine Adresse
Eine Office-Datei ist ein Paket, und SazAI Corpus liest das ganze Paket, einmal, durch eine Engine, die die Formatspezifikation liest und nicht interpretiert. Das X-ray ist, was aus diesem Lesen herauskommt: der Text mit seiner Lineage, die Kommentare mit ihrem Status, die Notizen, die versteckten Dinge, die Eigenschaften. Und was die Engine gemessen hat, hat einen Namen; deine Editionen kommen als komplette Dokumente herein, und der Vergleich gibt eine Zahl zurück statt einen Eindruck.
Jede Aussage im Dokument bekommt eine Adresse, und die Adresse gehört der Datei, nicht unserer Meinung darüber. Das Ganze davon, mit dem Beleg von dem, was sich änderte, und dem, was es nicht beweist, ist in deinen Dokumenten.
Anwendungsfälle
Wo das etwas löst, und wo noch nicht
Material verstehen, das du nicht erstellt hast. Versionen vergleichen und wissen, was sich änderte. Ein ganzes Trainingsprogramm übersetzen und beweisen können, dass es intakt ankam. Ein Portfolio analysieren, statt eine Datei auf einmal.
Die Szenen kamen nicht aus Marktforschung; sie kamen vom Zusehen derselben Szene, die sich über verschiedene Sektoren wiederholt, und jede trennt Feldtestimonie von verifizierbarem Anspruch. Die, die wir aus der Nähe gesehen haben, zusammen mit dem, was noch nicht gelöst ist, sind in Anwendungsfälle.
Neuronales Netzwerk
Dokumente hören auf, ein Ordner zu sein, und werden ein Diagramm
Nichts sitzt locker in deinem Tresor. Jedes Dokument ist mit seinen Editionen verlinkt, jede Edition mit ihrem Beleg, jeder Vergleich mit beiden Seiten. Das Connectome ist dieses Diagramm: jedes Dokument ein Knoten, jeder Link eine Synapse, und es wächst mit jedem Upload, ohne dass du etwas zusammenmontierst.
Du bewegst dich auf dem Bildschirm durch es. Der Agent bewegt sich von innen hindurch, Knoten für Knoten, mit Lineage und Messung bereits daneben, weshalb die Antwort mit ihrer Quelle kommen kann. Das ganze Netzwerk, und warum seine Links deklariert und nie geraten sind, ist in neuronales Netzwerk.
Die Engine misst und opfert nicht. Derjenige, der interpretiert, was gemessen wurde, ist der Agent von SazAI Corpus, den Tresor gelesen wie du, ohne Quelle jenseits deines eigenen.