SCORM → RAG

Gør døde SCORM-kurser til en levende vidensbase

Din virksomhed har hundredvis af SCORM-pakker, der samler støv i et LMS. Inde i dem er præcis den domæneviden, din RAG-pipeline har brug for — træningsprocedurer, complianceregler, produktspecifikationer. ScormParser åbner dem og giver dig struktureret, embedding-klar indhold. Intet manuelt arbejde. Ét API-kald.

Hvorfor SCORM-pakker er RAG-guldminer

Virksomhedernes træningsbiblioteker indeholder årtiers akkumuleret domæneviden — sikkerhedsprocedurer, compliancekrav, produktspecifikationer, onboardingprocesser. Dette indhold blev skabt af fageksperter til betydelige omkostninger. Men det er fanget inde i SCORM-pakker, der var designet til LMS-interoperabilitet, ikke til AI-pipelines.

ScormParser bygger bro. Vores AI-motor forstår SCORM's interne struktur, udtrækker alle indholdsaktiver, transskriberer lyd og video og outputter foruddelt indhold klar til embedding.

Sådan fungerer det

Upload en SCORM ZIP-pakke via vores API. ScormParsers AI behandler hele pakken — udtrækker tekstindhold, transskriberer lyd og video med tale-til-tekst og strukturerer alt til rent Markdown eller JSON. Outputtet inkluderer forudberegnede chunk-grænser optimeret til populære embedding-modeller.

Chunk-strategier til forskellige embedding-modeller

Forskellige embedding-modeller har forskellige kontekstvinduer og fungerer bedst med forskellige chunk-størrelser. ScormParser giver dig mulighed for at konfigurere chunk-strategier, der matcher din model — uanset om du bruger OpenAI's text-embedding-3-large, Cohere's embed-v3 eller open source-modeller som BGE eller E5. Hver chunk inkluderer kursushierarki-metadata, så din retrieval-pipeline bevarer kontekst.

chunk-output.json
{
  "text": "All forklift operators must complete...",
  "metadata": {
    "course": "Warehouse Safety 2024",
    "module": "Equipment Operation",
    "slide": 7
  }
}

Integration med populære vektordatabaser

ScormParsers opdelte output er designet til direkte indsættelse i populære vektordatabaser. Indlæs chunks direkte i Pinecone, Weaviate, Qdrant eller ChromaDB uden at skrive tilpasset transformationskode. Outputformatet er afstemt med, hvad disse databaser forventer, så du kan gå fra SCORM til søgbar viden på minutter.

Ofte stillede spørgsmål

Hvilke chunk-størrelser bruger ScormParser til RAG-output?

+

ScormParser bruger intelligente standarder optimeret til populære embedding-modeller. Du kan fuldt tilpasse chunk-størrelser og overlap via API'en for at matche din specifikke models optimale kontekstvindue.

Kan jeg tilpasse chunk-strategien?

+

Ja. API'en tilbyder fuld kontrol over chunking — størrelse, overlap og opdel-strategi. Du kan også opdele efter kursusmodul for at holde chunks tematisk afgrænset til ét emneområde.

Bevarer det kursushierarkiet i chunk-metadataene?

+

Hver chunk inkluderer metadata med det fulde kursushierarki: kurstitel, modulnavn, diasnummer og indholdstype (tekst, transskript, quiz). Dette giver din RAG-pipeline mulighed for at filtrere og vægte resultater baseret på, hvor indholdet fremgik i den originale kursusstruktur.

Hvordan håndterer ScormParser multimedieindhold i RAG-output?

+

Lyd- og videoindhold transskriberes af AI og inkluderes som tekstchunks med passende metadata. Billeder med alt-tekst inkluderes også. Dette sikrer, at al kursusviden — ikke kun tekstdias — er tilgængelig til retrieval.

Relaterede løsninger

SCORM til Markdown & JSON

Konverter SCORM-pakker til rent Markdown og struktureret JSON til dokumentation og indholdspipelines.

Læs mere

API & Udviklerværktøjer

REST API, Python og Node.js SDK'er, webhooks og batchbehandling til SCORM-parsing.

Læs mere

Video & lyd-transskription

AI-drevet transskription af hvert eneste ord låst inde i SCORM-mediefiler.

Læs mere

Begynd at konvertere SCORM til RAG i dag

Tilmeld beta og få 5 gratis pakkekonverteringer pr. måned.

  • Gratis plan tilgængelig
  • Intet kreditkort påkrævet
  • Fuld API-adgang

Reservér din plads

Indtast din e-mail, og vi giver dig besked, når ScormParser lanceres.