誰かがチームに加わり、12件のプレゼンテーションを見つける。クライアントが200ページのマニュアルを明日までに送る。SazAI Corpusはそのすべてを一度読んで、すべてのドキュメントを4つのフォーマットで開いて返す。
入ってくるもの、出ていくもの
1つのファイルが入り、4つのフォーマットが出ていく
プレゼンテーションはスライドごとに1つのセクションになる。ドキュメントはセクションごとに1つのセクション。スプレッドシートはシートごとに1つのページ。PDFはページごとに1つのページになる。各セクションは画像、テキストを持ち、存在する場合はスピーカーノートとコメントも持つ。12件のプレゼンテーションは12個の場所になり、マニュアルは200のセクションになって、読むのではなく移動できる。
ファイルはプレゼンテーションが見せたより多くのことを知っている。誰かが隠したスライドはあなたのために表示され、非表示としてマークされている。
ドキュメント
入口での1回の読み取り、産生されたすべてのものがアドレスを持つ
Office ファイルはパッケージであり、SazAI Corpus はパッケージ全体を、フォーマット仕様を読むがそれを解釈しないエンジンを通じて、一度読む。X線がその読み取りから出てくるもの：その由来を持つテキスト、その状態を持つコメント、ノート、非表示アイテム、プロパティ。そしてエンジンが計測したものには名前がある。版はすべてのドキュメントとして入り、比較は印象ではなく数字を返す。
ドキュメント内のすべての主張はアドレスを持つ、そしてそのアドレスは私たちの意見ではなくファイルに属する。それすべて、何が変わったかの証跡と何が証明していないかの証跡を持つのは、ドキュメントにある。
ユースケース
これが何かを解く場所、そしてまだ解かない場所
作成していないマテリアルを理解する。バージョンを比較して何が変わったかを知る。トレーニングプログラム全体を翻訳して無傷で到達したことを証明できる。ファイルを1つずつではなくポートフォリオを分析する。
状況はマーケットリサーチから来ていない。異なるセクター全体で同じシーンが繰り返されるのを見て、それぞれが現場証言から検証可能な主張を分ける。見たことがあるものと、まだ解かれていないもの、はユースケースにある。
ニューラルネットワーク
ドキュメントがフォルダから図になる
保管庫に何も緩くない。すべてのドキュメントが版にリンクしている。すべての版が証跡にリンク。すべての比較が両側にリンク。コネクトームがそのグラフ：すべてのドキュメントがノード、すべてのリンクがシナプス、アップロードのたびに何も組み立てず成長。
スクリーン上でそれを移動する。エージェントは内部からそれを移動し、ノード by ノードで、由来と計測が既にそれの横にあり、それが答えがその出所とともに来られる理由。すべてのネットワーク、そしてなぜそのリンクが宣言され決して推測されないか、はニューラルネットワークにある。
エンジンは計測し、意見を述べない。計測されたものを解釈する人は SazAI Corpus のエージェントであり、あなたと同じ保管庫を読み、あなた自身の源以上のものはない。