Construa um sistema de perguntas e respostas movido a IA para vídeos do YouTube

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3 de Junho de 2025

AlbertKing

Já se pegou navegando por horas de vídeos no YouTube, procurando por pérolas de sabedoria escondidas em meio a infindáveis fluxos de áudio? Imagine o seguinte: você está lá, clicando em um tutorial atrás do outro, na esperança de encontrar aquela informação crucial que precisa. Agora, imagine um mundo onde você pudesse rapidamente folhear todo esse conteúdo, extrair exatamente o que precisa e até obter respostas para perguntas específicas — tudo com um simples movimento de dedo. Este artigo mostra como construir seu próprio sistema de perguntas e respostas para vídeos do YouTube usando algumas das ferramentas de IA mais recentes. Ao combinar Chroma, LangChain e o Whisper da OpenAI, você pode transformar horas de áudio em insights acionáveis. Desde resumir palestras longas até encontrar timestamps precisos para momentos-chave, esse sistema pode mudar para sempre a maneira como você consome conteúdo de vídeo.

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Construindo um Sistema de Perguntas e Respostas para Vídeos do YouTube

Antes de mergulharmos de cabeça, vamos falar sobre por que isso vale seu tempo. No mundo digital acelerado de hoje, as pessoas são constantemente bombardeadas com informações. Seja você um estudante tentando dominar conceitos complexos ou um profissional ansioso por se manter à frente, extrair conhecimento de vídeos longos do YouTube de forma eficiente é essencial. Um sistema de perguntas e respostas torna isso mais fácil ao condensar horas de conteúdo em resumos digeríveis, permitindo que você identifique exatamente o que precisa. Pense nisso como transformar seu vídeo favorito em uma folha de dicas que responde a todas as suas perguntas ardentes.

Veja como isso funciona: imagine perguntar, “Qual é a diferença entre bancos de dados vetoriais e bancos de dados relacionais?” Em vez de passar horas assistindo ao vídeo, o sistema extrai a seção relevante, fornece a resposta e até informa o timestamp exato. Chega de perder tempo rolando sem rumo — apenas aprendizado puro e focado. Além disso, isso não é só para acadêmicos; é igualmente útil para quem deseja analisar chamadas de negócios, episódios de podcast ou qualquer outra forma de conteúdo de áudio.

Os Componentes Principais: Chroma, LangChain e o Whisper da OpenAI

Para construir esse sistema de perguntas e respostas, você dependerá de três ferramentas poderosas que trabalham em conjunto:

Chroma

Logo do Chroma

Chroma é seu fiel ajudante quando se trata de armazenamento vetorial. Pense nele como um armário de arquivos superinteligente que organiza dados de texto em vetores pesquisáveis. Por que isso importa? Bem, em vez de vasculhar páginas de texto, o Chroma permite realizar buscas de similaridade extremamente rápidas. Quando você faz uma pergunta, ele rapidamente associa sua consulta às partes mais relevantes da transcrição do vídeo. A eficiência do Chroma o torna ideal para lidar com grandes conjuntos de dados, como transcrições, garantindo que você obtenha respostas em um piscar de olhos.

LangChain

O LangChain atua como o cérebro por trás da operação. É o maestro que orquestra tudo — desde a extração de transcrições até a geração de respostas. Com seu design modular, o LangChain conecta diferentes componentes de IA de forma harmoniosa, garantindo que eles funcionem juntos perfeitamente. Por exemplo, ele cuida de manter o contexto em várias interações, mantendo a conversa fluindo naturalmente. A flexibilidade do LangChain significa que você pode ajustar o sistema para atender às suas necessidades, seja buscando resumos concisos ou explicações detalhadas.

Whisper da OpenAI

Quando se trata de converter áudio em texto, o Whisper é rei. Essa ferramenta de código aberto se destaca na transcrição de palavras faladas em forma escrita, lidando com tudo, desde sotaques sutis até ambientes ruidosos. Sua confiabilidade garante que o texto produzido seja o mais preciso possível, estabelecendo a base para uma análise eficaz. Sem o Whisper, o restante do sistema teria dificuldades para interpretar os dados de áudio brutos.

Guia Passo a Passo para Construir Seu Sistema de Perguntas e Respostas

Pronto para arregaçar as mangas e construir algo incrível? Siga estes passos para criar seu sistema de perguntas e respostas personalizado para o YouTube:

Passo 1: Instale as Bibliotecas Necessárias

Comece instalando as bibliotecas necessárias. Cada uma desempenha um papel vital no processo:

whisper: Converte áudio em texto.
pytube: Baixa vídeos do YouTube.
langchain: Gerencia a lógica de perguntas e respostas.
chromadb: Armazena embeddings para buscas eficientes.
openai: Interage com os modelos da OpenAI.

Execute o seguinte comando no seu terminal:

text

pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
pip install pytube
pip install langchain
pip install chromadb
pip install openai

Certifique-se de que cada biblioteca seja instalada corretamente antes de prosseguir.

Passo 2: Importe os Módulos Necessários

Depois que as bibliotecas estiverem instaladas, importe-as para o seu script:

text

import whisper
import torch
import os
from pytube import YouTube
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.document_loaders import DataFrameLoader
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.chains import RetrievalQAWithSourcesChain
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.llms import OpenAI
import pandas as pd

Esses módulos trazem toda a funcionalidade que você precisará.

Passo 3: Configure o Dispositivo e Carregue o Modelo Whisper

Decida se deseja aproveitar sua GPU (se disponível) ou manter-se com a CPU:

text

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
whisper_model = whisper.load_model("large", device=device)

Escolher o tamanho certo do modelo depende do seu hardware. Modelos maiores oferecem melhor precisão, mas exigem mais recursos.

Passo 4: Extraia o Áudio dos Vídeos do YouTube

Crie uma função para baixar e salvar o áudio:

text

def extract_and_save_audio(video_url, destination, final_filename):
    video = YouTube(video_url)
    audio = video.streams.filter(only_audio=True).first()
    output_path = audio.download(output_path=destination)
    ext = os.path.splitext(output_path)[1]
    new_file = final_filename + '.mp3'
    os.rename(output_path, new_file)
    return new_file

Essa função captura o fluxo de áudio do vídeo do YouTube e o salva como um arquivo MP3. Um áudio limpo é crucial para uma transcrição precisa.

Passo 5: Transcreva o Áudio e Divida em Segmentos

Use o Whisper para transcrever o áudio:

text

audio_file = 'geek_avenue.mp3'
result = whisper_model.transcribe(audio_file)
transcription = pd.DataFrame(result['segments'])

Agora, divida a transcrição em pedaços gerenciáveis:

text

def chunk_clips(transcription, clip_size):
    texts = []
    sources = []
    for i in range(0, len(transcription), clip_size):
        clip_df = transcription.iloc[i:i + clip_size]
        text = '. '.join(clip_df['text'].to_list())
        sources.append(text)
        text = '. '.join(clip_df['text'].to_list())
        source = str(round(clip_df.iloc[0]['start'] / 60, 2)) + "--" + str(round(clip_df.iloc[-1]['end'] / 60, 2)) + " min"
        texts.append(text)
        sources.append(source)
    return texts, sources

texts, sources = chunk_clips(transcription, clip_size=4)

Segmentar evita que o sistema atinja limites de tokens e mantém as coisas gerenciáveis.

Passo 6: Crie Embeddings e Configure o Chroma

Gere embeddings para os pedaços de texto:

text

embeddings = OpenAIEmbeddings()
df = pd.DataFrame({'text': texts, 'sources': sources})
document_loader = DataFrameLoader(df, page_content_column="text")
documents = document_loader.load()

Inicialize o Chroma com esses documentos:

text

vectorstore = Chroma.from_documents(documents=documents, embedding=embeddings, persist_directory="./chroma_db")
vectorstore.persist()

Isso configura um banco de dados local onde o Chroma armazena os pedaços de texto incorporados.

Passo 7: Construa a Cadeia de Perguntas e Respostas

Junte tudo com o LangChain:

text

chain = RetrievalQAWithSourcesChain.from_chain_type(
    llm=OpenAI(temperature=0.5),
    chain_type="stuff",
    retriever=vectorstore.as_retriever()
)

Essa cadeia combina um modelo de linguagem com um recuperador para buscar e responder perguntas de forma eficaz.

Passo 8: Teste o Sistema

Experimente seu sistema de perguntas e respostas com consultas de exemplo

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