AI Web Extractor

Kurumsal Web Sitelerinden Otomatik Bilgi Çıkarma

Pain Point

Müşterimiz için şirket bilgilerini belirli bir sunum formatına uygun şekilde yeniden düzenlemek; format uyumluluğu, veri entegrasyonu ve tasarım tutarlılığı gibi birden fazla alanı kapsayan ve beklenenden daha uzun süren kapsamlı bir çalışma gerektiriyordu. Eski teaserlar ve public template’ler kullanarak fikir oluşturulmuş olsa da, bir şirketin sunumundaki bilgileri doğru biçimde entegre etmek ve marka kimliğini koruyarak sunum hazırlamak zorlayıcı olabiliyordu.

1

Webtures Çözüm Önerisi

Webtures olarak, müşterimizin yaşadığı bu zorlukları ortadan kaldırmak için SlideAI Transformer adlı bir çözüm geliştirdik. Bu çözüm, GPT-4’ün doğal dil işleme yeteneklerini kullanarak sunum hazırlama sürecini büyük ölçüde basitleştirir ve hızlandırır.

2

Kullanılan Teknoloji ve Uygulanan Metod

Teknoloji: Webtures olarak, SlideAI’ı geliştirdik. Bu teknoloji, GPT-4o doğal dil işleme (NLP) yeteneklerini kullanarak kullanıcı tarafından sağlanan bilgileri önceden tasarlanmış bir formatta yazdıran bir chatbot içeriyor. Bu chatbot, kullanıcıyla etkileşimde bulunarak en uygun içerik ve formatı belirler.
Metod: Kullanıcının sağladığı bilgileri, chatbot tarafından işleyen ve uygun formatta yazdıran ardından, Google Script kullanılarak bu chatbot çıktısı ile 2 adımda sunum oluşturan bir program tasarlandı. Bu program, hızlı ve etkili bir şekilde profesyonel sunumlar hazırlamaktadır.

3

Sonuçta Elde Edilen Fayda

Bu proje, sunum hazırlama sürecini büyük ölçüde hızlandırdı ve verimliliği artırdı. SlideAI’ın kullanımı, iş gücü tasarrufu sağladı ve ekip üyelerinin daha stratejik ve yaratıcı görevlere odaklanmalarına olanak tanıdı. Sunumlarımızın kalitesi ve profesyonellik seviyesi arttı, şirketlerin bilgilerinin entegrasyonu sorunsuz bir şekilde gerçekleşti.

4

Dersler ve Öğrendiklerimiz

Proje, yapay zekanın sunum hazırlama ve bilgi entegrasyonu süreçlerinde ne kadar etkili olabileceğini gösterdi. Teknolojinin kullanımı, süreçlerin nasıl daha akıcı ve hatasız hale getirilebileceğini öğretti. Ayrıca, kullanıcı geri bildirimlerinin sürekli olarak alınması ve sistemin bu geri bildirimlere göre iyileştirilmesi, projenin başarısında kritik bir rol oynadı. Bu, teknolojiyi sürekli olarak geliştirmemiz ve kullanıcı ihtiyaçlarına daha iyi yanıt vermemiz gerektiğini vurguladı.

5
loader