Nanosemantics, Toplantı Transkripsiyonu ve Analizi için Quorum Kurumsal Platformunu Tanıttı

Nanosemantics, toplantıların otomatik transkripsiyonu, protokol oluşturulması ve analizi için yeni bir kurumsal platform olan Quorum'u tanıttı. Çözüm, kapalı bir kurumsal döngüde şirket içi (on-premise) olarak dağıtılır; bu sayede kayıtlar ve işleme sonuçları kurumsal altyapıdan çıkmaz. Quorum, Zoom, Microsoft Teams, kurumsal VCS (Video Konferans Sistemi), ses kaydediciler ve diğer kaynaklardan gelen ses ve video kayıtlarını işleyerek yapılandırılmış bir arşive dönüştürür. Platform, transkript, toplantı özeti, görevleri içeren protokol oluşturur ve anlama dayalı bilgi arama veya arşive doğal dilde soru sorma imkanı tanır. Quorum, katılımcıları otomatik olarak tanır, gündemi, kararları, görevleri ve sorumluları vurgular; yöneticiler, ekipler veya projeler için farklı türde özetler üretir. Anlamsal arama, sorgu kayıttaki ifadelerle eşleşmese bile ilgili tartışmaları bulmaya yardımcı olur. Platform tamamen müşterinin sunucularında çalışır; bir saatlik ses kaydını yaklaşık beş dakikada işler ve verileri harici servislere aktarmadan, konuşma tanıma doğruluğu %95'in üzerindedir. Analitik ve arşivle sohbet, yerel olarak dağıtılan bir LLM (Büyük Dil Modeli) üzerine kuruludur; bu sayede özetler, görevler ve yanıtlar harici veri aktarımı olmadan üretilir. Platform, kurumsal sözlükler, özelleştirilebilir protokol şablonları ve isteğe bağlı model ince ayarı, açık API ve CRM (Müşteri İlişkileri Yönetimi), VCS ve dahili sistemlerle entegrasyonlar aracılığıyla şirket süreçlerine uyum sağlar. Nanosemantics, platformu kullanmanın protokol ve raporlara harcanan süreyi %80'e kadar azalttığını ve görev yakalama doğruluğunun %95'e ulaştığını tahmin ediyor. Nanosemantics'in ticari direktörü Dmitry Shulga, Quorum'un kaotik sözlü müzakereleri yapılandırılmış bir kurumsal varlığa dönüştürmeyi hedeflediğini vurguladı; önemli kararların %80'inin toplantılarda alındığını ancak bu bilgilerin %50'sinin kaybolduğunu belirtti. Shulga, Quorum'un Rusya pazarında kapalı bir güvenlik çevresi içinde derin özelleştirme, RAG (Retrieval-Augmented Generation - Bilgi Getirmeli Üretim) sohbeti ve anlamsal arama sunan ilk sistem olduğunu ifade etti.