SCORM → RAG

Gör döda SCORM-kurser till en levande kunskapsbas

Ditt företag har hundratals SCORM-paket som samlar damm i ett LMS. Inuti dem finns exakt den domänkunskap din RAG-pipeline behöver — utbildningsprocedurer, efterlevnadsregler, produktspecifikationer. ScormParser knäcker dem och ger dig strukturerat, inbäddningsklart innehåll. Inget manuellt arbete. Ett API-anrop.

Varför SCORM-paket är RAG-guldgruvor

Företagets utbildningsbibliotek innehåller decennier av ackumulerad domänkunskap — säkerhetsprocedurer, efterlevnadskrav, produktspecifikationer, onboarding-processer. Det här innehållet skapades av ämnesexperter till betydande kostnad. Men det är låst i SCORM-paket som designades för LMS-interoperabilitet, inte för AI-pipelines.

ScormParser överbryggar gapet. Vår AI-motor förstår SCORM:s interna struktur, extraherar varje innehållsresurs, transkriberar ljud och video och producerar föruppdelat innehåll klart för inbäddning.

Hur det fungerar

Ladda upp ett SCORM ZIP-paket via vårt API. ScormParsers AI bearbetar hela paketet — extraherar textinnehåll, transkriberar ljud och video med tal-till-text och strukturerar allt till ren Markdown eller JSON. Utdatan innehåller förberäknade chunkgränser optimerade för populära inbäddningsmodeller.

Chunkstrategier för olika inbäddningsmodeller

Olika inbäddningsmodeller har olika kontextfönster och presterar bäst med olika chunkstorlekar. ScormParser låter dig konfigurera chunkstrategier för att matcha din modell — oavsett om du använder OpenAI's text-embedding-3-large, Cohere's embed-v3 eller open source-modeller som BGE eller E5. Varje chunk inkluderar kurshierarkimetadata så att din RAG-pipeline bevarar kontext.

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

Integration med populära vektordatabaser

ScormParsers chunkade utdata är utformad för direkt inmatning i populära vektordatabaser. Ladda in chunks direkt i Pinecone, Weaviate, Qdrant eller ChromaDB utan att skriva anpassad transformationskod. Utdataformatet anpassar sig till vad dessa databaser förväntar sig, så du kan gå från SCORM till sökbar kunskap på minuter.

Vanliga frågor

Vilka chunkstorlekar använder ScormParser för RAG-utdata?

+

ScormParser använder smarta standardvärden optimerade för populära inbäddningsmodeller. Du kan helt anpassa chunkstorlekar och överlapp via API:et för att matcha ditt specifika modells optimala kontextfönster.

Kan jag anpassa chunkstrategin?

+

Ja. API:et erbjuder full kontroll över chunkning — storlek, överlapp och uppdelningsstrategi. Du kan också dela upp per kursmodul för att hålla chunks tematiskt begränsade till ett enda ämnesområde.

Bevaras kurshierarkin i chunk-metadata?

+

Varje chunk inkluderar metadata med den fullständiga kurshierarkin: kurstitel, modulnamn, bildnummer och innehållstyp (text, transkript, quiz). Det här låter din RAG-pipeline filtrera och vikta resultat baserat på var innehållet förekom i den ursprungliga kursstrukturen.

Hur hanterar ScormParser multimediainnehåll i RAG-utdata?

+

Ljud- och videoinnehåll transkriberas av AI och inkluderas som textchunks med lämplig metadata. Bilder med alt-text inkluderas också. Det säkerställer att all kurskunskap — inte bara textbilder — är tillgänglig för hämtning.

Relaterade lösningar

SCORM till Markdown & JSON

Konvertera SCORM-paket till ren Markdown och strukturerad JSON för dokumentation och innehållspipelines.

Läs mer

API & Utvecklarverktyg

REST API, Python- och Node.js-SDK:er, webhooks och batchbearbetning för SCORM-tolkning.

Läs mer

Video- och ljudtranskription

AI-driven transkription för varje ord låst i SCORM-mediefiler.

Läs mer

Börja konvertera SCORM till RAG idag

Gå med i betan och få 5 gratis paketkonverteringar per månad.

  • Gratisversion tillgänglig
  • Inget kreditkort krävs
  • Full API-åtkomst

Reservera din plats

Ange din e-postadress och vi meddelar dig när ScormParser lanseras.