Maak van dode SCORM-cursussen een levende kennisbank

Enterprise trainingsbibliotheken bevatten decennia aan opgebouwde domeinkennis — veiligheidsprocedures, compliance-vereisten, productspecificaties, onboardingprocessen. Deze content is gemaakt door vakexperts tegen aanzienlijke kosten. Maar het zit opgesloten in SCORM-pakketten die ontworpen zijn voor LMS-interoperabiliteit, niet voor AI pipelines.

ScormParser overbrugt de kloof. Onze AI-engine begrijpt SCORM's interne structuur, extraheert elk content-asset, transcribeert audio en video, en levert voorgestructureerde content klaar voor embedding.

Upload een SCORM ZIP-pakket via onze API. ScormParser's AI verwerkt het volledige pakket — extraheert tekstcontent, transcribeert audio en video met speech-to-text, en structureert alles in schone Markdown of JSON. De output bevat voorberekende chunk-grenzen geoptimaliseerd voor populaire embedding-modellen.

Verschillende embedding-modellen hebben verschillende context windows en presteren het best met verschillende chunkgroottes. ScormParser laat je chunk-strategieën configureren die passen bij je model — of je nu OpenAI's text-embedding-3-large, Cohere's embed-v3 of open-source modellen zoals BGE of E5 gebruikt. Elke chunk bevat cursushiërarchie-metadata zodat je retrieval pipeline context behoudt.

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

ScormParser's chunked output is ontworpen voor directe opname in populaire vector databases. Laad chunks rechtstreeks in Pinecone, Weaviate, Qdrant of ChromaDB zonder custom transformatiecode te schrijven. Het outputformaat sluit aan bij wat deze databases verwachten, zodat je in minuten van SCORM naar doorzoekbare kennis gaat.