产品介绍

Dexa AI由美国纽约团队于2023年创立，专注于解决播客场景下的内容检索痛点。创始人Riley Tomasek曾因无法快速定位播客中的专业观点而萌生创业灵感，最终打造出这款基于知识图谱和多模态索引技术的AI工具。目前平台已覆盖《Tim Ferriss Show》《Huberman Lab》等120余档头部节目，融资总额达600万美元。

适用人群

• 播客深度用户：需快速回溯专业观点的学习者
• 内容创作者：寻找跨节目素材的灵感挖掘者
• 行业研究者：需系统性梳理领域知识的分析师

核心功能与技术实现

功能模块 技术原理与价值
精准问答 基于NLP模型解析用户自然语言提问，通过检索增强生成（RAG）匹配知识图谱节点
时间戳定位 音频转录文本与时间轴对齐，结合向量相似性搜索实现片段级匹配
跨节目串联 构建主持人、单集、主题三维知识图谱，支持关联内容智能推荐
AI摘要生成 采用GPT-4架构提炼关键论点，自动生成结构化摘要并标注可信度标签
语义搜索优化 融合音视频多模态特征提取，提升“模糊提问”场景下的召回率

工具使用技巧

  1. 专家视角提问
    输入问题时@特定主持人（如“@Huberman 如何改善睡眠”），系统将优先返回该专家的观点片段，提升答案权威性。

  2. 碎片信息重组
    输入多个关联关键词（例：“晨光+褪黑素+自主神经系统”），Dexa会自动拼接语义并推荐相关跨节目内容链。

  3. 分享优化策略
    点击摘要右侧“Share”按钮生成专属卡片，含时间戳链接与核心论点，便于社交媒体传播并提升Google搜索曝光。

访问地址

? 立即体验：Dexa AI官网

场景化应用示例

当用户询问“早晨晒太阳如何影响睡眠质量”时，Dexa会：

  1. 解析关键词“早晨”“阳光”“睡眠”的语义关联
  2. 从《Huberman Lab》中提取关于视网膜ipRGC细胞的讲解片段（时间戳12:35-14:20）
  3. 关联《Tim Ferriss Show》中关于昼夜节律调整的案例
  4. 生成整合性摘要并标注“神经科学”“生物钟”分类标签

通过动态权重算法，系统可自动平衡内容时效性、主持人权威度及用户反馈数据，持续优化搜索结果。

技术迭代观察：Dexa近期正测试实时播客索引功能，未来新节目上线1小时内即可被搜索收录，彻底打破音频内容“信息滞后”壁垒。

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