youtube ai assistant langchain

YouTube -AI -Assistent bei Langchain

Dieses Projekt nutzt die GPT und Langchain von OpenAI, um einen KI -Assistenten zu erstellen, der YouTube -Videos verarbeiten kann. Geben Sie eine YouTube -URL ein und stellen Sie den Assistenten Fragen zum Videoinhalt, erhalten Sie Zusammenfassungen und führen Sie verschiedene Aufgaben aus, um Zeit zu sparen.

Merkmale

• Fragen stellen : Interagieren Sie mit der KI, um Fragen zum Inhalt von YouTube -Videos zu stellen.
• SUMPLISCHISCHE : Erhalten Sie präzise Zusammenfassungen von YouTube -Videos.
• Flexible Interaktionen : Verwenden Sie die KI für verschiedene Aufgaben im Zusammenhang mit der Analyse von Videoinhalten.

Tech Stack

• Ketten in Langchain : Ketten können den Zustand durch Hinzufügen von Gedächtnis aufrechterhalten. Dies ist besonders in LLM -Projekten nützlich, bei denen der Kontext über mehrere Interaktionen oder Aufrufe hinweg erhalten bleiben muss. In einer Konversations -KI -Anwendung wie unserer kann die Kette beispielsweise an frühere Abfragen erinnern und diesen Kontext verwenden, um kohärentere Antworten zu generieren.
• Python : Programmiersprache.
• OpenAI GPT : Bietet die natürlichen Sprachverarbeitungsfunktionen, das GPT -Modell wird zum Abfragen verwendet.
• Langchain :
  • Ladedokument : Extrahieren von Transkripten aus YouTube -Videos mit YoutubeLoader .
  • Textaufteilung : Dividieren Sie großen Text in überschaubare Stücke mithilfe von RecursiveCharacterTextSplitter für die Verarbeitung durch Sprachmodelle.
  • Einbettung der Erzeugung : Konvertieren von Text in numerische Vektoren mithilfe von OpenAIEmbeddings , die für die Ähnlichkeitssuche verwendet werden können.
  • Vektorspeicherung : Speichern und Abfragen der Einbettungen effizient mit FAISS .
  • Chat -Modelle und -Ketten : Erstellen eines interaktiven Chat -Modells mit ChatOpenAI und LLMChain , mit dem Fragen basierend auf dem Video -Transkript beantworten können.
• FAISS : Vector -Datenbank für eine effiziente Suche nach Ähnlichkeit und das Clustering von Videoinhalten. Faiss ist eine Bibliothek - entwickelt von Facebook AI -, die eine effiziente Ähnlichkeitssuche ermöglicht.
• YouTube -API : Zum Abrufen von YouTube -Videodetails, Inhalten und Transkription.

Installation

1. Klonen Sie das Repository:

   git clone https://github.com/Srijan-D/youtube-ai-assistant-langchain.git
   cd youtube-ai-assistant-langchain

2. Erstellen und aktivieren Sie eine virtuelle Umgebung:

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate   # On Windows, use `venvScriptsactivate`

3. Installieren Sie die erforderlichen Pakete:

   pip install -r requirements.txt

Verwendung

1. Führen Sie das Hauptskript aus:

   python youtube-ai-assistant.py

   1. Gehen Sie zu youtube_ai_assistant.py und ändern Sie die video_url unter Zeilennummer 75 in die URL des YouTube -Videos, mit dem Sie interagieren möchten, ändern Sie die query und ändern Sie die Abfrage in die Frage, die Sie stellen möchten.

2. Interagieren Sie mit dem AI -Assistenten, indem Sie Fragen stellen oder Zusammenfassungen des Videoinhalts anfordern.

Dateistruktur

• Assistant.py : Konfiguriert LLMChain, um das OpenAI -GPT -Modell und die Chat -Vorlage zu übergeben.
• Anforderungen.txt : Listet die Abhängigkeiten auf, die für die Ausführung des Projekts erforderlich sind.
• youtube-ai-assistant.py : Hauptskript zur Interaktion mit dem AI-Assistenten.
• .Gitignore : Gibt Dateien und Verzeichnisse an, die von Git ignoriert werden sollen.

Beiträge

Beiträge sind willkommen! Bitte geben Sie das Repository aus und senden Sie Pull -Anfragen.