SCORM → RAG

Gjør døde SCORM-kurs til en levende kunnskapsbase

Bedriften din har hundrevis av SCORM-pakker som samler støv i et LMS. Inni dem finnes akkurat den domenekompetansen RAG-pipelinen din trenger — opplæringsprosedyrer, samsvarsregler, produktspesifikasjoner. ScormParser spretter dem åpne og gir deg strukturert, embedding-klart innhold. Ingen manuelt arbeid. Ett API-kall.

Hvorfor SCORM-pakker er RAG-gullgruver

Bedrifters opplæringsbiblioteker inneholder tiår med akkumulert domenekunnskap — sikkerhetsprosedyrer, samsvarskrav, produktspesifikasjoner, onboarding-prosesser. Dette innholdet ble laget av fageksperter til betydelig kostnad. Men det er fanget inni SCORM-pakker som ble designet for LMS-interoperabilitet, ikke for AI-pipelines.

ScormParser bygger broen. AI-motoren vår forstår SCORMs interne struktur, trekker ut alle innholdselementer, transkriberer lyd og video, og leverer forhåndsoppdelt innhold klart for embedding.

Slik fungerer det

Last opp en SCORM ZIP-pakke via API-et vårt. ScormParsers AI prosesserer hele pakken — trekker ut tekstinnhold, transkriberer lyd og video med tale-til-tekst, og strukturerer alt til ren Markdown eller JSON. Utdataen inkluderer forhåndsberegnede chunk-grenser optimalisert for populære embedding-modeller.

Chunk-strategier for ulike embedding-modeller

Ulike embedding-modeller har ulike kontekstvinduer og yter best med ulike chunk-størrelser. ScormParser lar deg konfigurere chunk-strategier tilpasset din modell — enten du bruker OpenAIs text-embedding-3-large, Coheres embed-v3, eller open source-modeller som BGE eller E5. Hver chunk inkluderer kurshierarki-metadata slik at retrieval-pipelinen din bevarer kontekst.

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

Integrasjon med populære vektordatabaser

ScormParsers oppdelte utdata er designet for direkte inntak i populære vektordatabaser. Last chunks rett inn i Pinecone, Weaviate, Qdrant eller ChromaDB uten å skrive egne transformasjonskoder. Utdataformatet samsvarer med hva disse databasene forventer, slik at du kan gå fra SCORM til søkbar kunnskap på minutter.

Ofte stilte spørsmål

Hvilke chunk-størrelser bruker ScormParser for RAG-utdata?

+

ScormParser bruker smarte standardverdier optimalisert for populære embedding-modeller. Du kan fullstendig tilpasse chunk-størrelser og overlapp via API-et for å matche din spesifikke modells optimale kontekstvindu.

Kan jeg tilpasse chunk-strategien?

+

Ja. API-et gir full kontroll over chunking — størrelse, overlapp og delestrategi. Du kan også dele etter kursmodul for å holde chunks tematisk begrenset til ett enkelt fagområde.

Bevares kurshierarkiet i chunk-metadataen?

+

Hver chunk inkluderer metadata med komplett kurshierarki: kurstittel, modulnavn, slidenummer og innholdstype (tekst, transkripsjon, quiz). Dette lar RAG-pipelinen din filtrere og vekte resultater basert på hvor innholdet forekom i den originale kursstrukturen.

Hvordan håndterer ScormParser multimedieinnhold i RAG-utdata?

+

Lyd- og videoinnhold transkriberes av AI og inkluderes som tekst-chunks med passende metadata. Bilder med alt-tekst er også inkludert. Dette sikrer at all kursunnskap — ikke bare tekst-slides — er tilgjengelig for retrieval.

Relaterte løsninger

SCORM til Markdown & JSON

Konverter SCORM-pakker til ren Markdown og strukturert JSON for dokumentasjon og innholdspipelines.

Les mer

API & Utviklerverktøy

REST API, Python- og Node.js SDK-er, webhooks og batchprosessering for SCORM-parsing.

Les mer

Video- & lydtranskripsjon

AI-drevet transkripsjon av hvert talt ord i SCORM-mediefiler.

Les mer

Begynn å konvertere SCORM til RAG i dag

Bli med i betaen og få 5 gratis pakkekonverteringer per måned.

  • Gratis plan tilgjengelig
  • Ingen kredittkort nødvendig
  • Full API-tilgang

Reserver din plass

Oppgi e-posten din, så gir vi deg beskjed når ScormParser lanseres.