Media Connects

MicrocosmWorks інтегрувала Pinecone і ChromaDB як подвійні векторні сховища у Media Connects. Зібраний контент блогу вбудовується та індексується для семантичного пошуку, тому при генерації нових статей ChatGPT API отримує контекстно релевантні фрагменти з існуючого корпусу блогу. Цей підхід RAG забезпечує, що згенерований контент підтримує тематичну узгодженість, уникає повторення існуючих статей і точно посилається на відповідний попередній контент.

MicrocosmWorks створила інтелектуальну систему скрейпінгу в Media Connects, яка приймає URL блогу, сканує структуру сайту, витягує текст статті, metadata та категорії, а потім нормалізує контент для vector embedding. Скрейпер обробляє різні платформи блогів та HTML структури, з обробкою помилок для rate limiting та anti-bot measures. Зішкрябаний контент зберігається в MongoDB разом з його vector embeddings як для keyword, так і для semantic search.

MicrocosmWorks реалізувала SEO-оптимізацію як основну функцію конвеєра генерації контенту. Media Connects аналізує цільові ключові слова, структуру контенту конкурентів та патерни пошукового наміру при генерації статей. Результат включає SEO-дружні заголовки, метаописи, ієрархію заголовків, пропозиції щодо внутрішнього посилання та оптимізацію щільності ключових слів, створюючи готовий до публікації контент замість необроблених чернеток, які потребують ручної роботи з SEO.

MicrocosmWorks створила систему автентифікації на основі JWT у Media Connects з функціями входу, реєстрації та керування сесіями. Користувачі підтримують індивідуальні бібліотеки контенту з можливостями редагування згенерованих статей. Архітектура підтримує командний доступ, де кілька користувачів можуть співпрацювати над контентними конвеєрами під спільним обліковим записом організації, з рольовими дозволами, що контролюють, хто може генерувати, редагувати та публікувати контент.

MicrocosmWorks розробила RAG-конвеєр Media Connects для максимізації фактичної точності шляхом обґрунтування всього згенерованого контенту реальним вихідним матеріалом зі зібраного корпусу блогів, замість того, щоб покладатися виключно на навчальні дані LLM. Цей підхід з доповненою видачею значно зменшує галюцинації порівняно зі стандартними виводами ChatGPT. Користувачі можуть переглядати посилання на джерела, редагувати згенерований контент у вбудованому редакторі та уточнювати промти для ітеративного покращення якості.