Ragtube هو نظام ذكي معالجة الفيديو وإسقاط الأسئلة الذي يستفيد من نماذج الذكاء الاصطناعى المتقدمة لنسخ الصوت وتحليل المحتوى وتقديم إجابات ثاقبة لاستفسارات المستخدم حول محتوى الفيديو.
لاستخدام Ragtube ، ستحتاج إلى إعداد البيئة والتبعيات اللازمة. هذا دليل أساسي:
قم بإنشاء البنية التحتية أولاً عن طريق التشغيل:
make create-stack
قم بتعيين متغيرات البيئة التالية في ملف local.env في جذر المشروع:
REPLICATE_API_TOKEN=your_replicate_api_token
PINECONE_API_KEY=your_pinecone_api_key
VIDEO_BUCKET=your_s3_bucket_name
SQS_QUEUE_URL=your_sqs_queue_url
SQS_QUEUE_ARN=your_sqs_queue_arn
استبدل قيم العنصر النائب ببيانات اعتمادك ومواردك الفعلية.
قم بتثبيت الحزم المطلوبة (المتطلبات الدقيقة المراد تحديدها في ملف requirements.txt ).
قم بإعداد بيانات اعتماد AWS الخاصة بك للوصول إلى S3.
تأكد من أن لديك مفاتيح API اللازمة لنماذج الذكاء الاصطناعى المستخدمة (مفتاح API المتكرر).
قم بتشغيل التطبيق باستخدام الأوامر التالية:
لبدء خادم التطوير:
make dev
لتشغيل الاختبارات:
make test
لنشر التطبيق:
make deploy
لتنظيف موارد النشر:
make clean
تقوم هذه الأوامر بتبسيط عملية تشغيل واختبار ونشر تطبيق Ragtube. تأكد من make نظامك على نظامك وأنك في دليل الجذر للمشروع عند تشغيل هذه الأوامر.
للقيام بفحص صحي
curl -X POST --location "https://<hostname>/<stage>/ping"
-H "Content-Type: application/json"
لتلوين فيديو
curl -X POST --location "https://<hostname>/<stage>/ingest-video"
-H "Content-Type: application/json"
-d '{"url": "https://www.youtube.com/watch?v=9GumiLIxLMM"}'
لطرح أسئلة حول مقاطع الفيديو التي تم تناولها
curl -X POST --location "https://<hostname>/<stage>/ask"
-H "Content-Type: application/json"
-d '{"question": "Why does the weight of the world rests squarely on the shoulders of Ben & Jerry’s?"}'