HealthyGamerSearchEngine

Moteur de recherche de joueurs en bonne santé non officiel

Moteur de recherche alimenté par AI pour le contenu vidéo YouTube

Aperçu

Ce projet exploite des capacités de recherche sémantique avancées pour naviguer dans une base de données complète des transcriptions vidéo YouTube d'un influenceur de premier plan. En utilisant des techniques de traitement du langage naturel (PNL), ce moteur de recherche segmente intelligemment les transcriptions et les code dans un magasin vectoriel pour une récupération efficace.

Faits saillants techniques

Gestion des transcrits

• Téléchargement et traitement: toutes les transcriptions vidéo sont téléchargées et traitées à l'aide de méthodes NLP de pointe.
• Segmentation intelligente: les dialogues étendus sont décomposés en unités gérables et significatives, améliorant la capacité du moteur de recherche à comprendre et à catégoriser avec précision le contenu.

Stockage vecteur

• Vectors de haute dimension: les transcrits traités sont transformés en vecteurs de haute dimension.
• Base de données vectorielle: ces vecteurs sont stockés dans une base de données vectorielle, facilitant la recherche sémantique. Cela permet une compréhension et une récupération nuancées du contenu basé sur la similitude sémantique plutôt que sur la correspondance des mots clés.

Traitement des requêtes

• Mécanisme de requête efficace: les requêtes directes traditionnelles ont abouti à des résultats inférieurs. La percée consistait à configurer le système pour générer des réponses contextuellement similaires que l'influenceur pourrait fournir.
• Intégration de ChatGpt: le système intègre un modèle ChatGpt pour simuler des réponses potentielles aux requêtes utilisateur avant de rechercher le magasin vectoriel, améliorant considérablement la pertinence et la qualité des résultats de recherche.

Appel commercial

Ce moteur de recherche améliore la façon dont les utilisateurs interagissent avec le contenu vidéo, offrant une solution unique à l'expérience souvent frustrante de l'entraînement des informations spécifiques dans de longues vidéos. En permettant aux utilisateurs de trouver non n'importe quel contenu, mais les conseils ou les points de discussion les plus contextuellement pertinents, il offre une valeur immense à:

• Plates-formes éducatives
• Créateurs de contenu
• Téléspectateurs

Potentiel futur

Le système montre déjà des performances remarquables même sans réglage fin. Les améliorations futures pourraient inclure:

• Affinement du modèle ChatGpt: les données d'influenceurs spécifiques peuvent affiner davantage la génération de réponses.
• Expansion de la base de données: y compris plusieurs influenceurs dans divers domaines évolueront le système, ce qui en fait une perspective attrayante pour les investisseurs et les partenaires intéressés par les plateformes de découverte d'IA et de contenu de pointe.

Positionnement du portefeuille

Ce projet met en évidence les capacités de l'IA, de la PNL et de la conception d'architecture système, démontrant la capacité de s'attaquer aux problèmes complexes et réels avec des solutions innovantes. Il ouvre la voie à de futurs projets dans les technologies de navigation de contenu et d'interaction des utilisateurs axées sur l'IA, reflétant à la fois la compétence technique et les informations sur le marché.

Comment utiliser

1. Clone le référentiel:

   git clone https://github.com/yourusername/youtube-search-engine.git
   cd youtube-search-engine

2. Installez les dépendances:

   pip install -r requirements.txt

3. Télécharger les transcriptions:

   • Utilisez le script fourni pour télécharger et prétraiter les transcriptions vidéo YouTube.

4. Transcriptions du segment:

   • Exécutez le script de segmentation pour décomposer les transcriptions en unités gérables.

5. Encoder les transcriptions:

   • Transformez les transcrits segmentés en vecteurs de haute dimension et stockez-les dans la base de données vectorielle.

6. Exécutez le moteur de recherche:

   • Démarrez le moteur de recherche et commencez à interroger. Le système utilisera Chatgpt pour générer des réponses contextuellement similaires et récupérer le contenu le plus pertinent.

Contribution

Les contributions sont les bienvenues! Veuillez débarquer ce référentiel et soumettre des demandes de traction.

Licence

Ce projet est autorisé en vertu de la licence MIT - voir le fichier de licence pour plus de détails.

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En tirant parti des technologies AI et NLP avancées, ce projet vise à révolutionner la façon dont les utilisateurs recherchent et interagissent avec le contenu vidéo. Que ce soit à des fins éducatives, la création de contenu ou simplement améliorer l'expérience du spectateur, ce moteur de recherche représente un pas en avant significatif dans les capacités de recherche sémantique.