Hoe Radar podcasts doorzoekbaar maakt voor Amerikaanse AI-agenten

Bron: TechCrunch AI

De Amerikaanse startup Particle, opgericht door voormalige Twitter-ingenieurs, richt zich op een veelbelovende nieuwe richting: het doorzoekbaar maken van gesproken conversaties in podcasts. Op woensdag introduceerde het bedrijf Radar, een zoekmachine voor podcasts die niet alleen audio transcribeert, maar ook de betekenis ervan begrijpt. Dit stelt de tool in staat om belangrijke citaten en hoogtepunten eruit te halen.

Deze innovatieve oplossing heeft zakelijke potentie, vooral omdat het al interesse heeft gewekt bij hedgefondsen die op zoek zijn naar data die niet zichtbaar is voor hun agenten, legt Particle's medeoprichter en CEO Sara Beykpour uit. "Hedgefondsen zijn de grootste klanten die direct integreren met de API," vertelde Beykpour aan TechCrunch. Naast journalisten en onderzoekers hebben ook AI-zoekplatforms en data-verkopers zich als betalende klanten aangemeld. Een voorbeeld hiervan is Exa, een zoek-API provider voor AI-agenten, die een van de partners van Radar is.

De oorsprong van Radar

Het idee voor Radar komt voort uit een van de meest geliefde functies van de Particle nieuwslezersapp. Deze app gebruikte zijn API om interessante podcastfragmenten te vinden die vervolgens samen met gerelateerde nieuwsverhalen in de feed van de app werden opgenomen. Het team van Particle realiseerde zich de waarde van dit product, maar merkte ook dat het enigszins gevangen zat in de nieuwslezersapp. Toen de beweging rond AI-agenten aan momentum begon te winnen, besloot het bedrijf om te pivoteren en zich te richten op de ontwikkeling van een API voor hun podcastintelligentieproduct.

De visie achter Radar

"Onze visie is om alle nieuwe media-intelligentie en audio-intelligentie in die API te hebben," zegt Beykpour. "Een van de redenen waarom dit een interessant gebied is, is dat de meeste API-agenten en diensten het web crawlen en zich richten op tekst. Wij bieden die laag met audio." De meeste agentsystemen zijn blind voor audio; ze kunnen het niet waarnemen tenzij het door iemand of iets is getranscribeerd.

De omvang van de transcripttservices

Met Radar transcribeert het bedrijf meer dan 130.000 podcasts, waardoor het de grootste getranscribeerde podcastdienst ter wereld is. Dit omvat alle Apple Top 200-podcasts binnen 135 verschillende categorieën, met dagelijks 20.000 nieuwe afleveringen die aan de index van Radar worden toegevoegd. De transcripties bevatten sprekerslabels en rijke metadata, aangezien Radar de entiteiten begrijpt die worden besproken, zoals mensen, bedrijven, merken, producten en onderwerpen.

Waarschuwingen en meldingen

Het systeem kan vermeldingen van deze entiteiten in podcasts volgen en meldingen versturen wanneer ze worden genoemd, hetzij op het moment van vermelding of als een dagelijkse of wekelijkse samenvatting. Deze meldingen kunnen via e-mail, Slack of webhook worden geleverd en kunnen worden aangepast met filters. Gebruikers kunnen Radar bijvoorbeeld zo instellen dat ze alleen meldingen ontvangen wanneer bepaalde gasten verschijnen en een specifiek onderwerp bespreken.

Relevant fragmenten en gebruiksvriendelijke functies

Radar kan relevante, zelfvoorzienende fragmenten extraheren, compleet met tijdstempels, zodat gebruikers zowel naar de opmerkingen kunnen luisteren als ze kunnen lezen. "We hebben op voorhand opmerkelijke fragmenten gekozen, zodat als je de hele podcast niet kunt luisteren en geen samenvatting wilt lezen, je op deze manier een idee krijgt van wat er in die podcast gebeurt," merkt Beykpour op.

Analyse van luistergedrag en feedback

Daarnaast kan Radar de onderwerpen die in de podcast worden genoemd volgen, evenals wie of wat er wordt genoemd en wanneer, evenals luisterbeoordelingen en recensies. Deze uitgebreide functionaliteit maakt Radar tot een waardevol hulpmiddel voor zowel consumenten als bedrijven die de wereld van podcasts willen verkennen en begrijpen.

Vertaald met ChatGPT gpt-4o-mini