Создайте систему вопросов и ответов с AI для видеороликов на YouTube

Дом

Новости

3 июня 2025 г.

AlbertKing

Вы когда-нибудь тратили часы на просмотр видео на YouTube, пытаясь найти крупицы мудрости, спрятанные в бесконечных потоках аудио? Представьте себе: вы сидите, переключаете один обучающий ролик за другим, надеясь наткнуться на ту самую важную информацию, которая вам нужна. А теперь вообразите мир, где вы можете мгновенно просмотреть весь этот контент, извлечь именно то, что вам нужно, и даже получить ответы на конкретные вопросы — всего одним движением пальца. Эта статья покажет вам, как создать собственную систему вопросов и ответов для видео на YouTube с использованием новейших инструментов AI. Комбинируя Chroma, LangChain и Whisper от OpenAI, вы сможете превратить часы аудио в полезные инсайты. От краткого изложения длинных лекций до поиска точных временных меток ключевых моментов — эта система может навсегда изменить способ, которым вы потребляете видеоконтент.

Есть животрепещущий вопрос об инструментах AI, советах по программированию или просто хочется пообщаться с единомышленниками? Присоединяйтесь к нашему сообществу на Discord — это идеальное место для общения с похожими людьми!

Создание системы вопросов и ответов для видео на YouTube

Прежде чем погрузиться в процесс, давайте разберемся, почему это стоит вашего времени. В современном быстро меняющемся цифровом мире люди постоянно завалены информацией. Будь вы студент, пытающийся разобраться в сложных концепциях, или профессионал, стремящийся быть на шаг впереди, эффективное извлечение знаний из длинных видео на YouTube жизненно важно. Система вопросов и ответов упрощает эту задачу, сжимая часы контента в удобные для восприятия краткие изложения, позволяя точно определить, что вам нужно. Представьте это как превращение вашего любимого видео в шпаргалку, которая отвечает на все ваши животрепещущие вопросы.

Вот как это работает: представьте, что вы спрашиваете: «В чем разница между векторными базами данных и реляционными базами данных?» Вместо того чтобы тратить часы на просмотр видео, система извлекает нужный раздел, дает вам ответ и даже указывает точную временную метку. Больше не придется бесцельно прокручивать видео — только чистое, целенаправленное обучение. К тому же, это полезно не только для учебы; система одинаково применима для анализа деловых звонков, эпизодов подкастов или любого другого аудиоконтента.

Основные компоненты: Chroma, LangChain и Whisper от OpenAI

Для создания этой системы вопросов и ответов вы будете использовать три мощных инструмента, которые работают в связке:

Chroma

Логотип Chroma

Chroma — ваш надежный помощник, когда речь идет о векторном хранении. Представьте его как сверхумный архивный шкаф, который организует текстовые данные в доступные для поиска векторы. Почему это важно? Вместо того чтобы копаться в страницах текста, Chroma позволяет выполнять молниеносные поиски по схожести. Когда вы задаете вопрос, она быстро сопоставляет ваш запрос с наиболее релевантными частями транскрипта видео. Эффективность Chroma делает её идеальной для работы с большими наборами данных, такими как транскрипции, гарантируя, что вы получите ответы мгновенно.

LangChain

LangChain выступает в роли мозга операции. Это дирижер, который управляет всем — от извлечения транскриптов до генерации ответов. Благодаря модульной конструкции LangChain плавно соединяет различные компоненты AI, обеспечивая их гармоничную работу. Например, он поддерживает контекст в ходе нескольких взаимодействий, делая беседу естественной. Гибкость LangChain позволяет настраивать систему под ваши нужды, будь то краткие резюме или подробные объяснения.

Whisper от OpenAI

Когда дело доходит до преобразования аудио в текст, Whisper — король. Этот инструмент с открытым исходным кодом превосходно транскрибирует устную речь в письменную форму, справляясь с тонкими акцентами и шумными фонами. Его надежность гарантирует, что получаемый текст максимально точен, создавая основу для эффективного анализа. Без Whisper остальная часть системы не смогла бы интерпретировать необработанные аудиоданные.

Пошаговое руководство по созданию вашей системы вопросов и ответов

Готовы засучить рукава и создать что-то потрясающее? Следуйте этим шагам, чтобы создать персонализированную систему вопросов и ответов для YouTube:

Шаг 1: Установите необходимые библиотеки

Начните с установки необходимых библиотек. Каждая из них играет важную роль в процессе:

whisper: Преобразует аудио в текст.
pytube: Загружает видео с YouTube.
langchain: Обрабатывает логику вопросов и ответов.
chromadb: Хранит эмбеддинги для эффективного поиска.
openai: Взаимодействует с моделями OpenAI.

Выполните следующую команду в терминале:

text

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

Убедитесь, что каждая библиотека установлена корректно, прежде чем двигаться дальше.

Шаг 2: Импортируйте необходимые модули

После установки библиотек импортируйте их в ваш скрипт:

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

Эти модули предоставляют всю необходимую функциональность.

Шаг 3: Настройте устройство и загрузите модель Whisper

Решите, хотите ли вы использовать GPU (если доступно) или остаться на CPU:

text

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

Выбор размера модели зависит от вашего оборудования. Более крупные модели обеспечивают лучшую точность, но требуют больше ресурсов.

Шаг 4: Извлеките аудио из видео на YouTube

Создайте функцию для загрузки и сохранения аудио:

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

Эта функция извлекает аудиопоток из видео на YouTube и сохраняет его как MP3-файл. Чистое аудио критически важно для точной транскрипции.

Шаг 5: Транскрибируйте аудио и разделите его на части

Используйте Whisper для транскрипции аудио:

text

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

Теперь разделите транскрипцию на управляемые части:

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)) + " мин"
        texts.append(text)
        sources.append(source)
    return texts, sources

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

Разделение на части предотвращает превышение лимитов токенов и делает систему более управляемой.

Шаг 6: Создайте эмбеддинги и настройте Chroma

Сгенерируйте эмбеддинги для текстовых фрагментов:

text

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

Инициализируйте Chroma с этими документами:

text

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

Это создает локальную базу данных, где Chroma хранит эмбеддинги текстовых фрагментов.

Шаг 7: Создайте цепочку вопросов и ответов

Соберите все вместе с помощью LangChain:

text

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

Эта цепочка объединяет языковую модель с ретривером для эффективного получения и ответа на вопросы.

Шаг 8: Протестируйте систему

Попробуйте вашу систему вопросов и ответов с примерами запросов

Связанная статья

AI-управляемое создание музыки: Легко создавайте песни и видео Создание музыки может быть сложным, требующим времени, ресурсов и опыта. Искусственный интеллект преобразил этот процесс, сделав его простым и доступным. Это руководство показывает, как ИИ позволяет к

Создание раскрасок с использованием ИИ: Полное руководство Создание раскрасок — это увлекательное занятие, сочетающее художественное выражение с успокаивающим опытом для пользователей. Однако процесс может быть трудоемким. К счастью, инструменты ИИ упрощают с

Qodo сотрудничает с Google Cloud для предоставления бесплатных инструментов AI для проверки кода разработчикам Qodo, израильский стартап в области AI-кодирования, ориентированный на качество кода, начал сотрудничество с Google Cloud для повышения целостности программного обеспечения, созданного AI.По мере рост

Комментарии (5)

0/200

Представлять на рассмотрение

JoseAdams