AIはエンターテイメントの検索と発見に変革をもたらしますが、Large Language Model (LLM)の限界とその出力の信頼性に懸念が存在します。Gracenote Video Model Context Protocol (MCP) Serverは、LLMの応答をGracenote最高水準のビデオデータで根拠づけ、出力を検証し、充実させます。LLMとGracenote VideoMCP Server、エンターテイメントプロバイダーは、AI主導のコンテンツ検索とレコメンデーションを加速させ、視聴者のエンゲージメントを深めることができます。
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ダウンロードGracenoteメタデータ、画像、IDを使用して、LLMの回答をリアルタイムで検証し、根拠づけることができます。
ユーザーの意図をより深く理解することで、複雑な音声やテキストベースのクエリに対して、最新かつ正確で関連性の高い検索結果を提供します。
Gracenote データとユーザーの視聴習慣を組み合わせることで、よりパーソナライズされた、関連性の高い、魅力的なテレビや映画の推薦を提供します。
Gracenote VideoMCP Server 、柔軟かつ軽量でオープンソースであるため、お好みのLLMを素早く簡単にGracenote データに「流暢」に対応させることができます。



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ダウンロード強力な会話型検索機能で視聴者を惹きつけることも、ダイナミックで超パーソナライズされたコンテンツ発見経路を提供することも、Gracenote VideoMCP Server 、AIを駆使した視聴者体験の可能性を最大限に引き出すお手伝いをします。
Testimonials
Bei Li
Senior Manager CMS & Metadata Product DevelopmentDerek Jenkins
Senior Vice President of Design & Brandインサイト
ストリーミング視聴者は選択肢の多さと断片化に圧倒されている。この感情は高まりつつあり、様々な下流効果をもたらしている。
ストリーミングサービスの混雑が増すにつれ、視聴者の不満は増加傾向にあり、UXとコンテンツ発見の改善の機会が浮き彫りになっている。
ストリーミングの選択肢が増えるにつれ、FASTチャンネルへの関心も高まっており、ニュースやスポーツがトップジャンルになりつつある。
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