Stage 1: Topic Extraction Engine (FR-100)

Analyzes raw transcripts, clusters core issues into 3–5 topics, and enforces strict JSON Schema output.

LLM

Primary Engine: Anthropic Claude 3.5 Sonnet

Fallback Engine: Google Gemini 1.5 Pro (Automatic failover >30s latency)

JSON Schema Enforced

Confidence: 98% Grounded

Penerapan pipeline LLM untuk mengekstrak notulensi rapat menjadi artikel ilmiah dan media sosial dengan validasi DOI tanpa halusinasi.

Target Audience Context:

Akademisi, Peneliti, Eksekutif Teknologi, & Pengambil Kebijakan Publik

Keyword Clusters:

#Multi-Modal AI#Academic Grounding#DOI Verification#Automated Publishing#LLM Hallucination Reduction

Confidence: 94% Grounded

Pembuatan video pendek format 9:16 untuk TikTok/Instagram Reels dengan avatar HeyGen dan visual cue dinamis dari poin rapat.

Target Audience Context:

Generasi Muda, Praktisi Digital Marketing, & Komunitas Media Sosial

Keyword Clusters:

#Faceless Video#HeyGen Avatar#Short-form Reels#AI Video Generation#Social Marketing

Confidence: 96% Grounded

Protokol keamanan masking data sensitif sebelum diproses oleh model LLM eksternal untuk perlindungan privasi publik.

Target Audience Context:

Tim Legal, Cyber Security Officer, & Administrator Sistem

Keyword Clusters:

#Data Anonymization#PII Masking#AI Governance#GDPR / PDP Compliance