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RagTubeは、高度なAIモデルを活用してオーディオを転写し、コンテンツを分析し、ビデオコンテンツに関するユーザークエリに対する洞察に満ちた回答を提供するインテリジェントなビデオ処理および質問回答システムです。

特徴

ビデオURLからの音声転写
効率的な処理のためのテキストチャンキング
質問に答えるための高度な言語モデルとの統合
一時的なオーディオファイル用のS3ストレージ
YouTubeビデオのダウンロード機能

それがどのように機能するか

ビデオのダウンロード：システムは、特定のYouTubeビデオURLからオーディオをダウンロードします。
オーディオ転写：オーディオは、高速なささやきモデルを使用して転写されます。
テキスト処理：転写は管理可能な部分に充電されています。
ベクトル化とストレージ：チャンクはベクトル化され、効率的な検索のためにベクトルデータベースに保存されます。
質問の回答：ユーザーはビデオコンテンツについて質問することができます。システムは、ベクトルデータベースをクエリして関連するコンテキストを取得し、大規模な言語モデル（Meta-llama 3.1）を使用して、このコンテキストに基づいて回答を生成します。

使用法

RagTubeを使用するには、必要な環境と依存関係を設定する必要があります。これが基本的なガイドです：

設定

最初に実行してインフラストラクチャを作成します。
```
 make create-stack
```
プロジェクトルートのローカルlocal.envファイルに次の環境変数を設定します。
```
 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
```
プレースホルダーの値を実際の資格情報とリソースに置き換えます。
必要なパッケージをインストールします（ requirements.txtファイル）。
S3アクセスのAWS資格情報を設定します。
使用されるAIモデルに必要なAPIキーがあることを確認してください（APIキーを複製）。
次のメイクコマンドを使用してアプリケーションを実行します。
- 開発サーバーを開始するには：
```
 make dev
```
- テストを実行するには：
```
 make test
```
- アプリケーションを展開するには：
```
 make deploy
```
- 展開リソースをクリーンアップするには：
```
 make clean
```

これらのコマンドは、RagTubeアプリケーションの実行、テスト、展開のプロセスを簡素化します。システムにインストールさmakeていること、およびこれらのコマンドを実行するときにプロジェクトのルートディレクトリにいることを確認してください。

API

健康チェックを行う

 curl -X POST --location "https://<hostname>/<stage>/ping" 
    -H "Content-Type: application/json"

ビデオを摂取する

 curl -X POST --location "https://<hostname>/<stage>/ingest-video" 
    -H "Content-Type: application/json" 
    -d '{"url": "https://www.youtube.com/watch?v=9GumiLIxLMM"}'

摂取されたビデオについて質問する

 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?"}'

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