> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://library.zoom.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://library.zoom.com/technical-library/nl/ai-whitepaper/diagrams.md). # Diagrammen en gegevensstromen De AI-mogelijkheden van Zoom bestrijken een breed scala aan producten, diensten en workflows, wat betekent dat geen enkel diagram redelijkerwijs of volledig kan weergeven hoe AI werkt over het hele Zoom Platform. Verschillende Functie(s) vertrouwen op verschillende invoer, verwerkingspaden, opslaggedragingen, modelinteracties en uitvoer. Sommige werken alleen met live, tijdelijke gegevens tijdens een actieve interactie, terwijl andere bewaarde artefacten creëren die later andere Functie(s) kunnen ondersteunen. Sommige functies blijven volledig binnen Zooms eerstepartijomgeving, terwijl andere vertrouwen op Zooms gefedereerde AI-architectuur en, in sommige gevallen, gekoppelde externe systemen. Om dit dynamische en uitgebreide systeem gemakkelijker te begrijpen, presenteert deze pagina een reeks diagrammen in plaats van te vertrouwen op één visueel model. Elk diagram belicht een andere laag, route of Functie(s)-patroon binnen het bredere Zoom AI Platform. Onderaan deze secties staan tabellen die aangeven welke Functie(s) van toepassing zijn, welk product eraan is gekoppeld en wat hun status voor het bewaren van artefacten is. Latere secties onderzoeken vervolgens bepaalde op maat gemaakte productfuncties afzonderlijk en bieden gerichtere uitleg over hoe die specifieke mogelijkheden werken. De reeks begint hieronder met een vereenvoudigd overzicht van Zoom AI in zijn meest Basis vorm, waarin het Platform wordt getoond in een op first-party gerichte staat die Zooms Standaard gefedereerde modelarchitectuur gebruikt, maar nog geen integraties van derden op Zakelijk niveau of externe klantgegevensbronnen introduceert buiten de AI-modelproviders van derden van Zoom. Vanaf daar introduceren de diagrammen geleidelijk meer gespecialiseerde onderdelen van het Platform, waaronder de AI-benaderingsopties van Zoom, de transformatie van live audio in AI-bruikbare artefacten, en de manieren waarop die artefacten later andere Functie(s) en workflows kunnen ondersteunen. Samen zijn deze diagrammen bedoeld om een zeer complex systeem toegankelijker te maken door het op te splitsen in kleinere, gemakkelijker te volgen weergaven die weerspiegelen hoe verschillende onderdelen van Zooms AI Platform in de praktijk werken. ## **Zoom AI**

Een eenvoudig overzicht van Zoom AI

Het bovenstaande diagram presenteert Zooms AI Platform in vereenvoudigde vorm en toont het Platform in een van zijn meest fundamentele staten. Het illustreert hoe verschillende onderdelen van Zooms bredere product- en servicearchitectuur, bekend als de Zoom Web-backend, waaronder gebieden zoals Vergaderingen, Phone, contactcenter, automatische spraakherkenning en andere Zoom-aanbiedingen, samenkomen in het grotere Zoom Platform en bijdragen aan de hoeveelheid inhoud toegankelijk voor de gebruiker die downstream AI-functionaliteit kan ondersteunen. Een centraal concept in dit diagram is **Zoom-inhoud van de gebruiker**. Dit verwijst naar de inhoud die wordt gegenereerd door interacties van een gebruiker met Zoom-producten en -diensten, en die later kan dienen als invoer, context of artefacten voor AI-gestuurde ervaringen. Afhankelijk van het product en de betrokken Functie(s) kan dit materialen omvatten zoals Zoom Chatberichten (chatbericht), vergadersamenvattingen, transcripten, Canvas-documenten, My Notes, opnames en andere vergelijkbare artefacten gericht op de gebruiker. Deze materialen vormen een belangrijk onderdeel van de contextlaag die later AI-ondersteunde opvraging, redenering, samenvatting en opvolging kan ondersteunen. Sommige van deze inhoud kan ook worden voorbereid voor toekomstig AI-gebruik via opvragingsinfrastructuur zoals geïndexeerde opvraging of retrieval-augmented generation-modules. In die gevallen kunnen relevante artefacten worden opgenomen en geïndexeerd zodat ze later efficiënter kunnen worden gevonden en gebruikt in AI-queries of -processen. Dit helpt Zoom AI niet alleen met live interacties te werken, maar ook met behouden context en eerder door de gebruiker gegenereerde materialen over het hele Platform. Ten slotte introduceert het diagram ook **Zoom AI** zichzelf als de gedeelde AI-laag die over dit bredere ecosysteem werkt. In deze vereenvoudigde weergave wordt Zoom AI getoond via Zooms Standaard gefedereerde benadering, waarin Zoom zowel door Zoom gehoste modellen die binnen de eigen infrastructuur van Zoom draaien als geselecteerde AI-modelproviders van derden kan gebruiken wanneer dat geschikt is voor de taak. Dit gefedereerde model stelt Zoom in staat AI-taken te routeren via de meest geschikte beschikbare modelomgeving, terwijl een uniforme AI-ervaring over het hele Platform behouden blijft. ## Aanpakken voor het Zoom AI-servicemodel

Overzicht van Zooms AI-aanpakken, waaronder Federated, ZM+ en Alleen door Zoom gehoste Modellen (ZMO)

Het bovenstaande diagram illustreert Zooms drie AI-aanpakken: de Federated Approach, Door Zoom gehoste Modellen Plus (ZM+), en Alleen door Zoom gehoste Modellen (ZMO). Samen vormen deze de drie belangrijkste manieren waarop Zoom AI-diensten aan Klanten levert, elk met een andere balans tussen de breedte van Functie(s), modelflexibiliteit en gegevenscontrole. De Federated Approach is Zooms Standaard en meest complete Functie(s)-rijke aanpak. Het stelt Zoom in staat om met meerdere AI-providers samen te werken, waaronder door Zoom gehoste modellen en geselecteerde model Partners van derden, zodat taken kunnen worden gerouteerd naar het model dat het beste past bij de aanvraag. ZM+ biedt een meer gecontroleerd implementatiemodel door gebruik te maken van door Zoom beheerde dedicated modelinstanties, terwijl ZMO de AI-verwerking binnen Alleen door Zoom gehoste Modellen (ZMO) houdt, wat het meest restrictieve en gecontroleerde modelpad biedt, maar met een beperktere Functie(s)-set. Voor de doeleinden van deze pagina geven de onderstaande diagrammen over het algemeen de federated approach weer, omdat deze Zooms Standaardaanpak en het breedste beeld van de Zoom AI-functionaliteit weerspiegelt. Organisaties die ZM+ of ZMO gebruiken, kunnen dezezelfde diagrammen vaak interpreteren door mentaal de AI-modelaanbieders van derden weg te halen en zich te richten op de resterende door Zoom beheerde delen van de stroom. Raadpleeg de pagina Zoom AI-modellen, verwerking, opslag en gebruik voor meer informatie. ## Functie(s) en artefacten voor live media

Overzicht van hoe live media worden omgezet in spraak-naar-tekstgegevens die de Functie(s) van Zoom AI mogelijk maken

Het bovenstaande diagram illustreert hoe interacties met live media — zoals vergaderingen en telefoongesprekken — AI-gedreven Functie(s) en artefacten kunnen produceren op het Zoom Platform. In elk geval komt live audio Zoom binnen via het verbindingspunt dat aan dat product of die service is gekoppeld. Voor vergaderingen is dit doorgaans de **Multimedia Router (MMR)**. Voor telefonie komt audio doorgaans binnen via **SIP-zones**. Zodra de audio is opgenomen, wordt deze doorgestuurd naar Zoom's **Automatische Spraakherkenning (ASR)** service, die de live audio omzet in **spraak-naar-tekstgegevens**. Deze spraak-naar-tekstgegevens kunnen op verschillende manieren worden gebruikt, afhankelijk van de ingeschakelde Instellingen en functies. In sommige gevallen worden ze direct aan gebruikers geleverd als **live ondertiteling**. In ondersteunde contexten kan het ook worden doorgegeven aan Zoom's **Livevertaling** service, die de spraak-naar-tekstuitvoer omzet in vertaalde ondertiteling voor deelnemers in andere talen. Spraak-naar-tekstgegevens kunnen ook meer permanente of afgeleide Functie(s) ondersteunen. Als **transcriptie** is ingeschakeld, of als een gebruiker gebruikmaakt van **Mijn notities**, kan de ASR-service na afloop van de live sessie een transcript produceren. Als transcriptbehoud echter niet is ingeschakeld, worden de spraak-naar-tekstgegevens die tijdens de interactie worden gebruikt, niet bewaard als een persistent transcript. Zelfs in die gevallen kan Zoom AI de spraak-naar-tekstgegevens nog steeds tijdelijk tijdens de sessie gebruiken om live Functie(s) van AI te ondersteunen. Bijvoorbeeld kan een gebruiker vragen **vragen tijdens de vergadering** via Zoom AI tijdens een vergadering. In dat geval kan Zoom AI de live spraak-naar-tekstgegevens uit de vergadering gebruiken om de vraag van de gebruiker te interpreteren en een relevant antwoord te genereren dat is gebaseerd op het lopende gesprek. Een belangrijk onderscheid in deze flow is dat Zoom AI niet noodzakelijkerwijs een transcript van het gesprek bewaart alleen omdat er tijdens de sessie spraak-naar-tekstgegevens zijn gebruikt. Tenzij transcriptbehoud specifiek is ingeschakeld, of de gegevens worden bewaard via een Functie(s) zoals **Mijn notities**, de spraak-naar-tekstgegevens zelf kunnen tijdelijk blijven. Tegelijkertijd kunnen sommige afgeleide artefacten die uit die gegevens worden geproduceerd, bewaard blijven. Als een gebruiker bijvoorbeeld vragen stelt tijdens een vergadering, kan het resulterende AI-gesprek of gerelateerde notities later Beschikbaar blijven als een behouden artefact, zelfs wanneer er geen permanent transcript wordt geproduceerd. Sommige behouden artefacten kunnen ook de basis vormen voor aanvullende afgeleide artefacten en workflows. Een samenvatting van vergadering, webinar-samenvatting, bellen-samenvatting of de My Notes van een gebruiker kan worden omgezet in een **Zoom Canvas** document, waarin het verder kan worden bewerkt, uitgebreid en gebruikt als werkend artefact. Op hun beurt kunnen die resulterende documenten later dienen als context voor andere AI-functies of workflows die elders in dit document worden besproken. Op deze manier kan live audio niet alleen leiden tot directe AI-functies, maar ook tot een keten van behouden artefacten die later AI-ondersteund werk binnen het Zoom Platform blijven ondersteunen. Dit diagram is van toepassing op de volgende functies: | Functie(s) | Beschrijving | Product(en) | Behoud van artefacten | | :--------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------: | :-------------------: | | Live ondertiteling | Realtime spraak-naar-tekst-ondertiteling voor live sessies. | Vergaderingen, webinars | Niet bewaard | | vertaalde ondertiteling | Realtime vertaalde ondertiteling gegenereerd op basis van live spraak-naar-tekstgegevens. | Vergaderingen, webinars | Niet bewaard | | transcripten | Bewaarde tekstrecords van de spraak-naar-tekstinhoud van de vergadering. | Vergaderingen, telefoon | Bewaard | | samenvatting van vergadering | AI-gegenereerde samenvatting van belangrijke discussiepunten, beslissingen en actiepunten van de vergadering. | Vergaderingen | Bewaard | | Samenvatting van webinar | AI-gegenereerde samenvatting van belangrijke webinarinhoud die na de sessie wordt gedeeld. | webinars | Bewaard | | Samenvatting van het bellen | AI-gegenereerde samenvatting na het bellen van belangrijke details en actiepunten. | Telefoon | Bewaard | | Mijn notities | Persoonlijke notities, transcript en context van de vergadering die worden bewaard voor latere referentie en opvolging. | Vergaderingen | Bewaard | | Vervolgtaken | Door AI voorgestelde vervolgacties op basis van gespreksdetails. | Zoom Tasks | Bewaard | | Prioritering van voicemail | AI-gebaseerde rangschikking van voicemailberichten op basis van door de gebruiker gedefinieerde belangrijkheid. | Telefoon | Bewaard | | Vragen over vergadering | AI-antwoorden op vragen over vergadering met behulp van live context van de vergadering. | Vergaderingen | Bewaard | | Vragen over webinar | AI-antwoorden op vragen over webinar met behulp van live context van het webinar. | webinars | Bewaard | | Vragen over bellen | AI-antwoorden op vragen over bellen met behulp van live context van het bellen. | Telefoon | Bewaard | ## Opnamefuncties

Overzicht van hoe Zoom opnamen en AI-functies verwerkt

Het bovenstaande diagram illustreert hoe Zoom AI ondersteunt **opnamegebaseerde AI-functies** door te werken op de voltooide opname nadat de live sessie is beëindigd. Net als bij andere op audio gebaseerde Zoom-ervaringen komt de oorspronkelijke media binnen via de infrastructuur die aan het gebruikte product is gekoppeld — zoals de **MMR** voor vergaderingen of de relevante **SIP-zone** voor telefonie. Als onderdeel van die stroom wordt de opname gemaakt en verzonden naar de opnameservice van Zoom, waar de voltooide opname vervolgens wordt opgeslagen in Zoom-contentopslag. Zodra de opname is afgerond, wordt de audio die aan die opname is gekoppeld naar de **Automatische Spraakherkenning (ASR)** service van Zoom voor transcriptie gestuurd. Dit proces produceert een **opnamespecifiek transcript**, dat kan verschillen van spraak-naar-tekstgegevens die tijdens de live sessie zelf worden gegenereerd. Met andere woorden: het transcript dat aan een voltooide opname is gekoppeld, wordt gegenereerd als onderdeel van de verwerkingsstroom na de opname, in plaats van simpelweg te worden gekopieerd uit de live-interactielaag. Nadat het opname-transcript is geproduceerd, kan het vervolgens worden ingediend bij **Zoom AI** voor aanvullende analyse. In deze fase verwerkt Zoom AI het transcript om opname-artefacten op hoger niveau te identificeren, zoals samenvattingen, hoogtepunten, hoofdstukken en andere gestructureerde weergaven van het gesprek. Deze analyse wordt uitgevoerd met de AI-verwerkingslaag van Zoom, inclusief door Zoom gehoste modellen waar van toepassing, om het ruwe opname-transcript om te zetten in bruikbaardere uitvoer na de vergadering of na het bellen. Zodra die analyse is voltooid, worden de resulterende door AI gegenereerde artefacten aan de opname zelf gekoppeld. Dit stelt gebruikers die een opname bekijken in staat om niet alleen de opname en het transcript te zien, maar ook de extra door AI gegenereerde lagen die de inhoud makkelijker maken om te navigeren en te begrijpen. Op deze manier laat het diagram zien hoe een voltooide opname de basis kan vormen voor een tweede fase van AI-verwerking, die verrijkte opnamefuncties oplevert die verder gaan dan de oorspronkelijk opgeslagen media. Dit diagram is van toepassing op de volgende functies: | Functie(s) | Beschrijving | Product(en) | Behoud van artefacten | | :---------------------------------------: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :-----------: | :-------------------: | | slimme opname | AI-gegenereerde hoogtepunten, hoofdstukken en samenvattingen voor opgenomen vergaderingen | Vergaderingen | Bewaard | | Titels, beschrijvingen en tags genereren | AI-gegenereerde titels, beschrijvingen en tags voor clips. | Clips | Bewaard | | AI-contentcreatie voor opnamen en video's | Gebruikt transcripten van Evenement-opnamen om geschreven content en door AI samengestelde videofragmenten uit belangrijke sessiemomenten te genereren. | Zoom Events | Bewaard | ## Afgeleide AI-functies

Overzicht van hoe Zoom functies voor het genereren van afgeleide AI-inhoud verwerkt

Het bovenstaande diagram illustreert hoe **afgeleide AI-functies** werken door Beschikbaar content van de gebruiker als context te gebruiken voor latere door AI ondersteunde taken en uitvoer. In deze gevallen werkt Zoom AI niet langer alleen met live interactiegegevens. In plaats daarvan put het uit artefacten die al bestaan binnen de bredere contentomgeving van de gebruiker om een vraag te beantwoorden, informatie samen te vatten of te helpen een nieuw resultaat te produceren. Afhankelijk van de taak kan dit contextuele materiaal artefacten bevatten zoals chatberichten, vergaderverslagen, Mijn notities, transcripties, Zoom Canvas-documenten, Zoom Slide decks, Zoom Paper-documenten, Zoom Mail of Zoom Calendar-inhoud, gekoppelde e-mail- of agendagegevens van derden, of bestanden die door de gebruiker zijn geüpload om een specifieke aanvraag te ondersteunen. Op die manier gebruikt Zoom AI eerder gemaakte Zoom-artefacten, samen met geïntegreerde persoonlijke gegevens indien beschikbaar, om te helpen het door de gebruiker gevraagde eindresultaat te bereiken. Het diagram laat ook zien dat dit proces zelf kan genereren **inhoud voor nieuwe gebruiker**. Bijvoorbeeld kan Zoom AI bestaande materialen gebruiken om een nieuw Zoom Sheet, Zoom Canvas-document, Zoom Slide-deck of Zoom Paper-document te maken. Zodra ze zijn gemaakt, maken die nieuwe artefacten deel uit van de bredere contentrepository van de gebruiker en kunnen ze later opnieuw worden gebruikt als context voor toekomstige op AI gebaseerde functies en workflows. Dit creëert een gelaagde voortgang waarin eerdere content van de gebruiker als ondersteuning kan dienen voor latere uitvoer, en die uitvoer op haar beurt in de loop van de tijd nieuwe contextuele artefacten kan worden. Ditzelfde patroon kan ook voorkomen in andere Zoom-oppervlakken. In omgevingen zoals **Zoom hub** of het **AI chatbericht panel**, kunnen gebruikers vragen stellen op het Platform of interactie hebben met documenten en materialen die beschikbaar zijn via de AI-productiviteitssuite van Zoom. In die gevallen werkt Zoom AI opnieuw vanuit bestaande artefacten die voor de gebruiker toegankelijk zijn om opvraging, synthese, vraagbeantwoording of vervolgacties te bieden, wat laat zien hoe afgeleide AI-functies de waarde van eerdere content uitbreiden naar nieuwe taken en resultaten. {% hint style="info" %} **Opmerking** Lokale bestandsuploads van de gebruiker [kan worden uitgeschakeld](https://support.zoom.com/hc/en/article?id=zm_kb\&sysparm_article=KB0077150). {% endhint %} Dit diagram is van toepassing op de volgende functies: | Functie(s) | Beschrijving | Product(en) | Behoud van artefacten | | :------------------: | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------: | :-------------------: | | Contentgeneratie | Contentgeneratie gebruikt AI om documenten, presentaties, spreadsheets en andere outputs te maken, verfijnen, samenvatten en organiseren op basis van prompts in natuurlijke taal. | Canvas, Sheets, Paper, Slides | Bewaard | | AI chatbericht panel | Conversationele AI-ondersteuning voor het stellen van vragen, het genereren van content en het werken binnen de beschikbare Zoom-context. | AI chatbericht panel | Bewaard | | Vragen stellen | Door AI gegenereerde antwoorden op basis van geselecteerde documenten en materialen in Zoom hub. | hub | Bewaard | ## Generatieve en compositiefuncties

Overzicht van hoe Zoom generatieve en compositie-AI-verzoeken verwerkt

Het bovenstaande diagram illustreert hoe **generatieve en compositiefuncties** werken binnen het Zoom AI Platform. Anders dan afgeleide AI-functies, die vertrouwen op reeds bestaande content van de gebruiker om een latere taak of output te helpen bereiken, worden generatieve en compositiefuncties vaak directer aangestuurd door de onmiddellijke invoer van de gebruiker. In veel gevallen zijn deze functies niet afhankelijk van bewaarde Zoom-artifacten die al elders zijn opgeslagen in de contentomgeving van de gebruiker. In plaats daarvan worden ze voornamelijk aangedreven door directe prompts, zoekopdrachten, geüploade bestanden of de onmiddellijke Schermcontent die is gekoppeld aan de actieve productervaring. Dit onderscheid is vooral belangrijk voor functies die werken op basis van content die zichtbaar is in de huidige context van de gebruiker in plaats van op basis van eerder geïndexeerde of bewaarde artefacten. Wanneer een gebruiker bijvoorbeeld een chatberichtdraad samenvat, een E-mail samenvat of Zoom AI vraagt een antwoord op een E-mail op te stellen, wordt de relevante content doorgaans uit de actieve clientcontext gehaald en verpakt in een verzoekspayload voor verwerking door Zoom AI. Met andere woorden, Zoom haalt die content niet noodzakelijkerwijs op uit een afzonderlijke repository aan serverzijde om de taak uit te voeren. In plaats daarvan wordt de relevante informatie uit de actieve thread, de berichtenverzameling of een andere zichtbare interfacecontext omgezet naar tekst en vanuit de Zoom Workplace-app naar Zoom AI verzonden, zodat de service natuurlijke taalverwerking, samenvatting of generatie kan uitvoeren. Het diagram bevat ook generatieve gebruiksscenario's die voornamelijk vertrouwen op directe instructies van de gebruiker in plaats van op tekstbronmateriaal. Wanneer een gebruiker bijvoorbeeld een afbeelding laat genereren, beschrijft de gebruiker de gewenste uitvoer via een prompt, en het model genereert de afbeelding op basis van die beschrijving. In sommige productcontexten, zoals Zoom Whiteboard, kan deze afbeeldingsgeneratie vertrouwen op externe aanbieders van AI-modellen. In andere contexten kan Zoom zijn eigen gehoste modellen gebruiken. Zo kan de generatie van een afbeelding voor de virtuele achtergrond van Zoom vertrouwen op een door Zoom gehost model dat embeddings en gerelateerde verwerking gebruikt om visuele outputs te genereren, waarbij de resulterende content via moderatiecontroles gaat voordat deze aan de gebruiker wordt teruggegeven. Alles bij elkaar genomen laat het diagram zien dat generatieve en compositiefuncties vaak minder afhankelijk zijn van bewaarde artefacten en meer van de onmiddellijke intentie van de gebruiker, actieve context aan de clientzijde of geüploade ondersteunende materialen. Op deze manier vertegenwoordigen ze een andere belangrijke manier waarop Zoom AI werkt: niet alleen het ophalen en redeneren over eerdere inhoud, maar ook het direct genereren van nieuwe uitvoer op basis van het huidige verzoek van de gebruiker en de omringende context. Dit diagram is van toepassing op de volgende functies: | Functie(s) | Beschrijving | Product(en) | Behoud van artefacten | | :------------------------------: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------: | :-------------------------: | | virtuele achtergrond | Gebruikt AI om aangepaste afbeeldingen voor de virtuele achtergrond te maken op basis van prompts van de gebruiker, voor gebruik in Zoom Sessions. | Vergaderingen, evenementen, webinar | Bewaard (indien opgeslagen) | | Afbeeldingsgeneratie | Gebruikt AI om tekeningen op een whiteboard of ruwe visuele artefacten om te zetten in meer gepolijste, gerenderde of gestileerde visuele uitvoer. | whiteboard | Bewaard (indien opgeslagen) | | Afbeeldingsgeneratie | Gebruikt AI om merkgebonden afbeeldingen en andere visuele middelen voor evenementen te maken, zoals headers, sessieafbeeldingen en expo-gerelateerd materiaal. | Evenementen | Bewaard (indien opgeslagen) | | Contentgeneratie | Gebruikt AI om whiteboardinhoud op het Scherm te genereren, zoals tekst, plaknotities, tabellen, mindmaps en andere gestructureerde visuele elementen op basis van prompts van de gebruiker. | whiteboard | Bewaard (indien opgeslagen) | | Contentgeneratie | Gebruikt AI om geschreven Evenement-inhoud te genereren, zoals beschrijvingen, sessiedetails, biografieën van sprekers en aankondigingen in de lobby. | Evenementen | Bewaard (indien opgeslagen) | | e-mail opstellen | Gebruikt AI om E-mailinhoud op te stellen en te verfijnen, inclusief berichtteksten, onderwerpregels en antwoorden. | E-mail | Behouden (indien verzonden) | | chatbericht opstellen | Gebruikt AI om chatberichten op te stellen en te herzien op basis van prompts van de gebruiker en de context die Beschikbaar is in het gesprek. | chatbericht | Behouden (indien verzonden) | | E-mailsamenvatting | Gebruikt AI om de belangrijkste inhoud van een E-mail of E-mailthread samen te vatten. | E-mail | Niet bewaard | | Bericht, thread, docsamenvatting | Gebruikt AI om chatberichtberichten, gespreksthreads en ondersteunde bijgevoegde documenten of gelinkte Canvas-inhoud samen te vatten. | chatbericht | Niet bewaard | | Slim uploaden | Extraheert details van een Evenement uit geüploade bestanden om automatisch sessies, sprekers en aangepaste vragen op te bouwen. | Zoom Events | Bewaard (indien opgeslagen) | ## Mijn notities ### My Notes in Zoom Meetings

Overzicht van My Notes-gegevensstromen in Zoom-vergaderingen

Het bovenstaande diagram laat zien hoe My Notes binnen Zoom Meetings het bestaande audiopad van de vergadering gebruikt in plaats van te vertrouwen op andere audio die aanwezig is op het Apparaat van de gebruiker. Wanneer My Notes tijdens een Zoom-vergadering is ingeschakeld, krijgt het toegang tot de gedeelde audio van de vergadering die via de Multi-Media Router (MMR)-sessie van de vergadering wordt geleid. Die audio wordt vervolgens verwerkt door de Automatic Speech Recognition (ASR)-service van Zoom om een transcript te genereren, dat wordt afgeleverd op het Apparaat van de gebruiker en later ondersteuning kan bieden bij het genereren van notities na de vergadering. In deze stroom is transcriptie specifiek gebaseerd op de audio van de Zoom-vergadering die bij die sessie van de vergadering hoort. Deze is niet gebaseerd op niet-gerelateerde lokale apparaataudio buiten de vergadering zelf. Nadat de vergadering is afgelopen, kunnen het resulterende transcript en de notities beschikbaar blijven volgens de toepasselijke bewaar-Instellingen van de gebruiker, terwijl de onderliggende audio die voor transcriptie wordt gebruikt niet wordt bewaard nadat de verwerking is voltooid. ### My Notes buiten Zoom Meetings

Overzicht van de gegevensstromen van My Notes buiten Zoom Meetings

Het diagram hierboven laat zien hoe My Notes, buiten Zoom Meetings, werkt via de apparaataudio van het lokale apparaat van de gebruiker in plaats van via een gedeelde Zoom-vergaderingssessie. Als dit is ingeschakeld tijdens een vergadering van derden of een persoonlijke discussie, kan My Notes gebruikmaken van toegang op besturingssysteemniveau tot de Microfoon van de gebruiker en, waar van toepassing, systeemaudio om de lokale audio die beschikbaar is op dat Apparaat vast te leggen. Deze audio wordt vervolgens gerouteerd via een MMR-sessie voor één gebruiker en verwerkt door de automatische spraakherkenningsservice (ASR) van Zoom om een transcript te genereren, dat wordt geleverd aan het Apparaat van de gebruiker en later kan worden gebruikt ter ondersteuning van het genereren van notities na de vergadering. Dit betekent dat, buiten Zoom Meetings, transcriptie uitsluitend is gebaseerd op de audio die wordt verzonden vanaf het lokale Apparaat van de gebruiker en niet vanaf een gedeelde Zoom-vergaderingaudiostream. My Notes kan de gebruiker ook vragen om een nieuwe notitie te beginnen wanneer activiteit van de Microfoon op het Apparaat wordt gedetecteerd, waardoor de Functie(s) zichtbaar worden in situaties zoals een vergadering van derden, Browser-gebaseerde opnames of andere workflows met actieve Microfoon. Net als bij de in-vergaderingstroom wordt de audio die wordt gebruikt voor transcriptie niet bewaard nadat de transcriptie is voltooid, terwijl de resulterende notities en transcriptbestanden kunnen blijven opgeslagen in het account van de gebruiker volgens de toepasselijke Instellingen voor bewaring. ## ZoomMate

Overzicht van de gegevensstromen van ZoomMate

Het bovenstaande diagram illustreert hoe **ZoomMate fungeert als een primaire werkruimte binnen Zoom Workplace**, en opereert op het punt waar gebruikerscontext, verbonden kennis en uitvoeringsmogelijkheden samenkomen. In plaats van alleen als een zelfstandige assistent te bestaan, staat ZoomMate centraal in een bredere werkomgeving waarin gebruikers kunnen zoeken, redeneren, creëren en handelen over de materialen en systemen die hun dagelijkse werk ondersteunen. Een groot deel van deze Rol komt voort uit de Access van ZoomMate tot **Zoom-content van eerste partij**. Dit kan artefacten omvatten zoals samenvattingen, My Notes, opnames, Canvas-documenten, chatberichten en andere door de gebruiker gegenereerde materialen die zijn gemaakt op het Zoom Platform. Deze artefacten helpen ZoomMate de context te bieden die het nodig heeft om vragen te beantwoorden, informatie samen te vatten, resultaten te genereren en opvolging te ondersteunen. ZoomMate kan ook **geheugen**, waardoor het relevante voorkeuren van de gebruiker of werkgerelateerde details kan opnemen bij het helpen voltooien van een taak. Het diagram toont ook hoe ZoomMate verder reikt dan Zoom-native inhoud door te integreren met **kennisbronnen van derden**. Bijvoorbeeld kunnen verbonden Cloudopslagdiensten zoals Google Drive of OneDrive dienen als externe opslagplaatsen van informatie die voor de gebruiker toegankelijk is. Wanneer deze bronnen worden geïntegreerd, kan Zoom goedgekeurde inhoud indexeren om het ophalen van informatie uit die materialen te ondersteunen, waardoor ZoomMate gebruik kan maken van **agentische zoekopdracht** om zowel met Zoom-inhoud als met verbonden kennis van derden te werken. Op die manier kan ZoomMate niet alleen zoeken in wat zich binnen Zoom bevindt, maar ook in de documenten en materialen waartoe een gebruiker toegang heeft op verbonden externe platforms. Andere persoonlijke gegevensbronnen, zoals **E-mail en agenda** (met uitzondering van end-to-endversleutelde E-mailberichten), kunnen ZoomMate ook ondersteunen, maar ze werken anders. In plaats van te worden geïndexeerd, communiceren deze bronnen doorgaans met ZoomMate via directe API-gebaseerde opvraging. Dit maakt ze nuttig voor taken zoals het vinden van relevante E-mailcontext, het bekijken van agenda-informatie of het helpen bij Planning van evenementen, zonder ze te behandelen als onderdeel van de geïndexeerde opvragingslaag die wordt gebruikt voor bredere documentzoekopdrachten. Het diagram laat verder zien dat ZoomMate kan verbinden met een breder scala aan **diensten en koppelingen van derden** die ondersteuning bieden voor actie-uitvoering en toegang tot kennis. Deze kunnen systemen omvatten zoals Jira, HubSpot, ServiceNow, Workday en andere verbonden zakelijke platforms. Via deze verbindingen kan ZoomMate **agentische taken** namens de gebruiker, zoals het aanmaken of bijwerken van records, het ophalen van informatie uit externe services of het uitvoeren van andere verbonden acties binnen die systemen. Hierdoor is ZoomMate meer dan alleen een oppervlak voor ophalen en synthese; het functioneert ook als een uitvoeringslaag die kan helpen context om te zetten in actie. Dezezelfde basis helpt ook bij de ondersteuning van **agents** en **workflows** binnen de ZoomMate-omgeving. Agents kunnen dezelfde onderliggende context, opzoekpaden en verbonden systemen gebruiken om dynamischere, op redenering gebaseerde ondersteuning te bieden, waardoor gebruikers bredere taken in meerdere stappen kunnen uitvoeren met meer continuïteit en aanpasbaarheid. Workflows kunnen daarentegen meer gestructureerde en herhaalbare automatisering bieden, waardoor gebruikers terugkerende processen kunnen definiëren die werken binnen Zoom-content en, waar dat wordt ondersteund, verbonden externe systemen. Op deze manier dient ZoomMate niet alleen als een conversationele interface, maar ook als een coördinatiepunt voor zowel dynamische agentische activiteiten als meer gestructureerde automatisering. **Sandbox** kan ook enkele van ZoomMate’s meer geavanceerde uitvoeringsmogelijkheden ondersteunen. Voor taken die code-uitvoering, het genereren van bestanden, automatisering of andere geavanceerdere verwerking vereisen, kan ZoomMate een aparte sandboxomgeving gebruiken in plaats van alleen te vertrouwen op standaard conversationele verwerking. Deze sandbox draait op de AWS-infrastructuur van Zoom en biedt een kortstondige, geïsoleerde uitvoeringslaag voor taken met hogere complexiteit, zodat ZoomMate bepaalde bewerkingen in een meer gecontroleerde omgeving kan uitvoeren. Op deze manier kan dezelfde bredere ZoomMate-basis die ondersteuning biedt voor ophalen, redeneren, agents en workflows ook ondersteuning bieden voor meer geavanceerde taakuitvoering wanneer het gevraagde werk dat vereist. Tot slot geeft het diagram niet elk onderliggend onderdeel weer dat helpt ZoomMate aan te sturen. Het laat niet expliciet fundamentele vaardigheidslagen zien, of andere ondersteunende structuren die deel uitmaken van Zoom AI’s bredere infrastructuur en ontwerp. Verondersteld wordt dat die elementen binnen het onderliggende AI-systeem werken dat het gedrag van ZoomMate mogelijk maakt. Het doel van dit diagram is juist om de primaire context-, kennis- en actievlakken te tonen waarlangs ZoomMate functioneert als een uniform werkoppervlak binnen Zoom en verbonden systemen. ### ZoomMate-verbindingen met derden en indexering

Overzicht van hoe ZoomMate verbinding maakt met verbindingen van derden en gegevensbronnen

Het bovenstaande diagram illustreert twee verwante maar afzonderlijke onderdelen van de gegevensarchitectuur van derden van ZoomMate. Het eerste betreft hoe ZoomMate verbinding maakt met ondersteunde applicaties en diensten van derden, zodat het informatie kan ophalen of acties kan uitvoeren binnen die systemen. Het tweede betreft hoe bepaalde ondersteunde inhoudsbronnen van derden kunnen worden opgenomen en geïndexeerd, zodat ZoomMate die inhoud later efficiënter kan ophalen via retrieval-augmented generation. #### ZoomMate kan rechtstreeks verbinding maken met applicaties en diensten van derden Een deel van het diagram laat zien hoe ZoomMate verbinding maakt met ondersteunde applicaties van derden zoals Jira, Confluence, Salesforce, ServiceNow, Workday, Cloudopslagplatforms en andere externe zakelijke systemen. Deze verbindingen stellen ZoomMate in staat om verder te gaan dan Zoom-eigen inhoud door te communiceren met tools die zakelijke gegevens opslaan of operationeel werk ondersteunen buiten het Zoom Platform. Deze verbindingen worden via een TLS-verbinding tot stand gebracht met geautoriseerde toegangsmodellen, zoals API-gebaseerde integraties of MCP-gebaseerde verbindingen. In beide gevallen werkt ZoomMate binnen de machtigingen die door de verbonden dienst zijn verleend. Hierdoor kan ZoomMate relevante informatie uit die systemen ophalen en, waar ondersteund, er acties in uitvoeren namens de gebruiker. ZoomMate kan bijvoorbeeld details ophalen uit een Jira-issue, een Confluence-pagina doorzoeken, een opnemen in ServiceNow bijwerken of een ander verbonden systeem gebruiken als onderdeel van het uitvoeren van een bredere taak. Dit model van directe verbinding is vooral belangrijk voor taken die afhankelijk zijn van de huidige systeemstatus of live toegang tot tools van derden. In die gevallen kan ZoomMate de verbonden applicatie gebruiken als een actief dienst-Eindpunt in plaats van alleen als een opslagplaats van eerder geïndexeerde inhoud. #### ZoomMate kan goedgekeurde inhoud van derden indexeren voor later ophalen Een tweede deel van het diagram laat zien hoe ZoomMate inhoud uit ondersteunde bronnen van derden kan opnemen en indexeren, zodat materiaal later kan worden opgehaald als onderdeel van een zoekopdracht of een door AI ondersteund antwoord. Dit model voor geïndexeerd ophalen is het meest relevant voor verbonden inhoudsopslagplaatsen zoals Cloudopslagsystemen, kennisbanken, documentplatforms en andere ondersteunde bronnen waarbij ZoomMate mogelijk in een grotere hoeveelheid bewaarde externe inhoud moet zoeken. Zodra een ondersteunde bron is verbonden en goedgekeurd voor indexering, kan ZoomMate inhoud uit die bron ophalen en voorbereiden voor later zoeken. Dit voorbereidingsproces kan bestaan uit het opdelen van grotere bestanden of records in kleinere eenheden en het toevoegen van metadata zoals bron, tijd van bijwerken, eigenaarschap en Toestemming-informatie. Die inhoud wordt vervolgens naar de indexeringslaag van Zoom geschreven, zodat er later in kan worden gezocht via zowel exacte overeenkomst als betekenisgestuurd ophalen. Wanneer een gebruiker een verzoek indient dat afhankelijk is van geïndexeerde content van derden, kan ZoomMate dat geïndexeerde materiaal doorzoeken, beoordelen welke resultaten het meest relevant zijn en de Toestemming-informatie toepassen die aan de oorspronkelijke bron is gekoppeld, zodat alleen geautoriseerde content in aanmerking komt om te worden weergegeven. De meest relevante geautoriseerde content kan vervolgens in de AI-laag van ZoomMate worden doorgegeven als ondersteunende context voor het antwoord. Op deze manier laat het diagram zien hoe geïndexeerde content van derden ZoomMate kan helpen antwoorden te produceren die zijn gebaseerd op daadwerkelijke gekoppelde zakelijke materialen in plaats van alleen te vertrouwen op algemene modelkennis. ## Breng uw scripts tot leven met dynamische AI-avatars ### Avatarcreatie

Overzicht van het proces voor het maken van een aangepaste avatar

Het bovenstaande diagram illustreert hoe een aangepaste avatar wordt gemaakt op basis van de opgenomen video en stem van een gebruiker. Het proces begint wanneer de gebruiker een script te zien krijgt en wordt gevraagd zichzelf op te nemen terwijl hij of zij dit voorleest. Deze begeleide opnamestap stelt Zoom in staat het audiovisuele materiaal vast te leggen dat nodig is om zowel de avatarweergave van de gebruiker als het bijbehorende stemmodel te genereren dat later wordt gebruikt in avatargebaseerde uitvoer. Nadat de gebruiker de opname heeft voltooid, worden de audio- en videocomponenten via verschillende paden verwerkt. De audio wordt verzonden naar een externe service die op basis van de opgenomen spraak van de gebruiker een stemgelijkenis genereert. Zodra die verwerking is voltooid, geeft de externe service een unieke Identificatie van de stem terug aan Zoom. Zoom slaat deze Identificatie op als de stemreferentie van de gebruiker, zodat deze later kan worden gebruikt bij het genereren van avatargebaseerde clips of andere ondersteunde uitvoer die op die gesynthetiseerde stem steunen. Tegelijkertijd wordt de videocomponent verzonden naar een door Zoom gehoste avatargeneratiemodule, waar Zoom het opgenomen visuele materiaal verwerkt om de avatarweergave van de gebruiker te maken. Dit resulteert in een avatarsjabloon dat Zoom opslaat voor toekomstig gebruik. Samen stellen deze twee bewaarde uitvoerresultaten — de opgeslagen Identificatie van de stem en het opgeslagen avatarsjabloon — Zoom in staat om in de toekomst clips of andere op avatar gebaseerde media te genereren die zowel de gelijkenis van de gebruiker als de gesynthetiseerde stem weerspiegelen. ### Clipcreatie

Overzicht van het proces voor het maken van een aangepaste avatarclip

Het bovenstaande diagram illustreert hoe een aangepaste avatarclip wordt gemaakt op basis van het opgeslagen avatar en het gesynthetiseerde stemprofiel van een gebruiker. Het proces begint wanneer de gebruiker het script uploadt dat de avatar moet presenteren. Dat script dient als broncontent voor de gegenereerde clip.\ \ Van daaruit coördineert de web-backend van Zoom twee parallelle invoergegevens die nodig zijn om de uiteindelijke uitvoer te maken. Eerst stuurt deze de opgeslagen Identificatie van de stem van de gebruiker samen met het script naar de externe stemgeneratieservice, die de audio voor de clip produceert met behulp van de gesynthetiseerde stem van de gebruiker. Ten tweede stuurt deze het opgeslagen avatarsjabloon van de gebruiker naar de avatargeneratiemodule van Zoom, zodat het visuele onderdeel van de clip kan worden voorbereid met behulp van de eerder gecreëerde avatarweergave van de gebruiker.\ \ Zodra de externe stemgeneratieservice de audio heeft geproduceerd, wordt die audio teruggestuurd naar Zoom en doorgegeven aan de avatargeneratiemodule. De avatargeneratiemodule combineert vervolgens het opgeslagen avatarsjabloon met de gegenereerde stemaudio en synchroniseert de gezichts- en mondbewegingen van de avatar met de gesproken inhoud. Nadat dit lip-sync- en renderproces is voltooid, produceert Zoom de voltooide avatarclip en levert deze terug aan de gebruiker. ## Geef Zoom de Taal en het jargon van uw Zakelijk domein of branche voor betere ondertitels en transcripten

Datastromen van het aangepaste woordenboek

Het bovenstaande diagram illustreert hoe de functie Aangepast woordenboek de nauwkeurigheid van op spraak gebaseerde Zoom-uitvoer helpt verbeteren door de service voor Automatische spraakherkenning (ASR) van Zoom extra woordenschatcontext te geven. Deze functie is ontworpen om woorden, afkortingen, jargon, productnamen of gespecialiseerde terminologie te ondersteunen die specifiek kan zijn voor een bedrijf, sector, team of regio en die anders mogelijk niet correct wordt herkend of weergegeven tijdens transcriptie. Het proces begint wanneer een accountbeheerder een aangepast woordenboek maakt en opslaat in het Zoom-webportal. Dat woordenboek bevat de lijst met goedgekeurde woorden of zinnen die de Organisatie nauwkeuriger door Zoom wil laten herkennen. Zodra het woordenboek op accountniveau is opgeslagen, wordt het Beschikbaar voor gebruik in ondersteunde vergadering- en spraakverwerkingscontexten. Wanneer een gebruiker later een vergadering start, kan de ASR-service van Zoom het aangepaste woordenboek van het account ontvangen als onderdeel van de verwerkingscontext. Terwijl de ASR-service live audio omzet in spraak-naar-tekstgegevens, kan deze waargenomen gesproken taal vergelijken met het aangepaste woordenboek en proberen herkende klanken te koppelen aan de opgeslagen termen. Dit geeft de ASR extra aanwijzingen over naar welke woorden moet worden gezocht, hoe bepaalde termen mogelijk worden gespeld en hoe afkortingen of gespecialiseerde taal moeten worden geïnterpreteerd. Het resultaat is dat de eerste spraak-naar-tekstuitvoer de terminologie die daadwerkelijk in de vergadering is gebruikt nauwkeuriger kan weergeven. Die verbeterde nauwkeurigheid kan vervolgens worden doorgegeven aan downstream-artifacts die uit het gesprek zijn afgeleid. Als bijvoorbeeld later een samenvatting van vergadering, ondertiteling, transcript of een ander op spraak-naar-tekstgegevens gebaseerd item wordt gegenereerd, kunnen die uitvoerresultaten een nauwkeuriger weergave geven van de woorden die tijdens de vergadering zijn gesproken, wat helpt de kwaliteit en bruikbaarheid van het resulterende AI-gegenereerde artefact te verbeteren. ## Aangepaste sjablonen voor samenvatting van vergadering

Datastromen van aangepaste sjablonen voor samenvatting van vergadering

Het bovenstaande diagram illustreert hoe aangepaste samenvattingen van vergaderingen worden gegenereerd op basis van een door de gebruiker of het account gedefinieerd sjabloon. Het proces begint wanneer een sjabloon in Zoom wordt gemaakt en opgeslagen. Op accountniveau kan een beheerder een aangepast sjabloon voor samenvatting van vergadering definiëren voor gebruik binnen de Organisatie. Op individueel niveau kan een gebruiker een persoonlijk sjabloon voor samenvatting van vergadering maken op basis van zijn eigen voorkeuren. Zodra het is gemaakt, wordt het geselecteerde sjabloon opgeslagen zodat het later kan worden toegepast bij het genereren van samenvattingen. Wanneer een vergadering eindigt, kan Zoom AI de spraak-naar-tekstgegevens van de vergadering gebruiken om een samenvatting van vergadering te genereren die de structuur en nadruk van het gekozen aangepaste sjabloon volgt. Als het aangepaste sjabloon werd geselecteerd voordat de samenvatting van vergadering werd gegenereerd, past Zoom AI dat sjabloon rechtstreeks toe bij het produceren van de samenvatting. Hierdoor kan de resulterende uitvoer het specifieke formaat, de secties of prioriteiten weerspiegelen die in het sjabloon zijn gedefinieerd in plaats van alleen een Standaard-samenvattingsstructuur. Als er geen aangepast sjabloon werd geselecteerd voordat de samenvatting voor het eerst werd gegenereerd, kan Zoom dat sjabloon later alleen toepassen als het transcript van de vergadering is bewaard. In dat geval kan Zoom AI het bewaarde transcript opnieuw verwerken met behulp van de configuratie van het sjabloon en een nieuwe samenvatting produceren die op die structuur is afgestemd. Als het transcript echter niet is bewaard, heeft Zoom het onderliggende transcript niet beschikbaar voor herverwerking, wat betekent dat het aangepaste sjabloon achteraf niet kan worden toegepast. ## Persoonlijke audio-isolatie

Overzicht van hoe Personal Audio Isolation de stem van een gebruiker isoleert

Het bovenstaande diagram illustreert hoe **Persoonlijke audio-isolatie** werkt door een lokaal op het Apparaat van de gebruiker opgeslagen stemafdruk te gebruiken om de spraak van de gebruiker te onderscheiden van omringend Achtergrondgeluid. Het proces begint wanneer de gebruiker een stemmonster opneemt via de Functie(s) Personal Audio Isolation in de Zoom Workplace-app. Die opname wordt gebruikt om een lokale stemafdruk te creëren die de applicatie helpt de stemkenmerken van de gebruiker te herkennen. Deze stemafdruk blijft op de lokale machine en wordt niet verzonden naar de Zoom-cloud. Wanneer de gebruiker later spreekt tijdens een vergadering in een omgeving met omgevingsgeluid, gebruikt de Zoom Workplace-app die lokaal opgeslagen stemafdruk om de spraakpatronen van de gebruiker te helpen identificeren en deze van omringende geluiden te scheiden. Hiermee kan de applicatie Verminderen van achtergrondlawaai en de stem van de gebruiker effectiever isoleren voordat de audio verder wordt verzonden via de vergaderingsstroom. Als resultaat is de audio die naar de Zoom-cloud wordt verzonden de verfijnde vergaderingaudio, waarvan omgevingsgeluid is weggefilterd voor zover de Functie(s) dit ondersteunt. De onderliggende stemafdruk van de gebruiker zelf wordt niet naar de Cloudinfrastructuur van Zoom gestuurd. Op deze manier functioneert Personal Audio Isolation als een lokale Apparaat-niveau Functie(s) die de audiokwaliteit verbetert voordat de opgeschoonde audio naar de live Zoom-sessie wordt verzonden. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://library.zoom.com/technical-library/nl/ai-whitepaper/diagrams.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.