Iemand voegt zich bij uw team en vindt twaalf presentaties. Een klant stuurt een handboek van tweehonderd pagina’s dat morgen nodig is. SazAI Corpus leest het alles eenmaal en geeft elk document geopend terug, in vier indelingen.
Wat gaat erin en wat gaat eruit
Eén bestand gaat in, vier indelingen gaan eruit
De presentatie wordt één sectie per dia; het document, één per sectie; het werkblad, één per blad; de PDF, één per pagina. Elke sectie draagt de afbeelding, de tekst en, waar ze bestaan, de sprekernotities en de opmerkingen. De twaalf presentaties worden twaalf plaatsen die u doorbladert; het handboek wordt tweehonderd secties waar u door navigeert in plaats van te lezen.
Het bestand weet meer dan de presentatie liet zien: de dia die iemand verborg, verschijnt voor u, gemarkeerd als verborgen.
Uw documenten
Eén lezing bij binnenkomst, en alles wat het produceerde krijgt een adres
Een Office-bestand is een pakket, en SazAI Corpus leest het hele pakket, eenmaal, via een motor die de normen van de indeling leest en deze niet interpreteert. De X-ray is wat uit die lezing voortkomt: de tekst met zijn oorsprong, de opmerkingen met hun toestand, de notities, de verborgen items, de eigenschappen. En wat de motor gemeten heeft, heeft een naam; uw bewerkingen gaan als volledige documenten in, en de vergelijking geeft een getal in plaats van een indruk.
Elke stelling in het document krijgt een adres, en het adres behoort tot het bestand, niet tot onze mening erover. Het geheel ervan, met het bewijs van wat veranderde en wat het niet bewijst, zit in uw documenten.
Gebruiksscenario's
Waar dit iets oplost, en waar het nog niet
Materiaal begrijpen dat u niet zelf hebt gemaakt. Versies vergelijken en weten wat veranderde. Een heel trainingsschema vertalen en kunnen bewijzen dat het intact aangekomen is. Een portefeuille analyseren in plaats van één bestand tegelijk.
De situaties zijn niet afkomstig van marktonderzoek; ze zijn afkomstig van het observeren van dezelfde scène die zich herhalen over verschillende sectoren, en elk onderscheidt veldgetuigenis van de verifieerbare stelling. De situaties die we van dichtbij gezien hebben, samen met wat nog niet opgelost is, staan in gebruiksscenario’s.
Neuraal netwerk
Documenten stoppen een map te zijn en worden een diagram
Niets zit los in uw kluis. Elk document is gekoppeld aan zijn bewerkingen, elke bewerking aan zijn bewijs, elke vergelijking aan beide zijden. De connectome is dat diagram: elk document een knooppunt, elke link een synaps, en het groeit met elke upload zonder dat u iets samenstelt.
U navigeert erdoorheen op het scherm. De agent navigeert erdoorheen van binnenuit, knooppunt voor knooppunt, met de oorsprong en de meting al ernaast, waardoor het antwoord met zijn bron kan komen. Het hele netwerk, en waarom de koppelingen gedeclareerd zijn en nooit geraden, staat in neuraal netwerk.
De motor meet en geeft geen mening. Degene die interpreteert wat gemeten werd, is de agent van SazAI Corpus, die dezelfde kluis leest als u, zonder bron buiten uw eigen.