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ragtube

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래그 튜브

Ragtube는 고급 AI 모델을 활용하여 오디오를 전사하고 컨텐츠를 분석하며 비디오 컨텐츠에 대한 사용자 쿼리에 대한 통찰력있는 답변을 제공하는 지능형 비디오 처리 및 질문 응답 시스템입니다.

특징

비디오 URL의 오디오 전사
효율적인 처리를위한 텍스트 청크
질문 답변에 대한 고급 언어 모델과 통합
임시 오디오 파일을위한 S3 스토리지
YouTube 비디오 다운로드 기능

작동 방식

비디오 다운로드 : 시스템은 주어진 YouTube 비디오 URL에서 오디오를 다운로드합니다.
오디오 전사 : 오디오는 빠른 속삭임 모델을 사용하여 전사됩니다.
텍스트 처리 : 전사는 관리 가능한 조각으로 묶여 있습니다.
벡터화 및 저장 : 청크는 효율적인 검색을 위해 벡터 데이터베이스에 벡터화되고 저장됩니다.
질문 답변 : 사용자는 비디오 내용에 대해 질문 할 수 있습니다. 이 시스템은 벡터 데이터베이스를 쿼리하여 관련 컨텍스트를 검색하고 큰 언어 모델 (메타 롤라 3.1)을 사용 하여이 컨텍스트에 따라 답을 생성합니다.

용법

Ragtube를 사용하려면 필요한 환경과 종속성을 설정해야합니다. 기본 안내서는 다음과 같습니다.

설정

실행하여 먼저 인프라를 만듭니다.
```
 make create-stack
```

프로젝트 루트의 local.env 파일에 다음 환경 변수를 설정하십시오.

 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

자리 표시 자 값을 실제 자격 증명 및 리소스로 교체하십시오.

필요한 패키지를 설치하십시오 ( requirements.txt 파일에 정확한 요구 사항을 지정).
S3 액세스에 대한 AWS 자격 증명을 설정하십시오.
사용 된 AI 모델에 필요한 API 키 (API 키 복제)에 필요한 API 키가 있는지 확인하십시오.
다음 메이크 명령을 사용하여 응용 프로그램을 실행하십시오.
- 개발 서버를 시작하려면 :
```
 make dev
```
- 테스트 실행 :
```
 make test
```
- 응용 프로그램을 배포하려면 :
```
 make deploy
```
- 배포 리소스 정리 :
```
 make clean
```

이 명령은 Ragtube 응용 프로그램을 실행, 테스트 및 배포하는 프로세스를 단순화합니다. 시스템에 make 하고 이러한 명령을 실행할 때 프로젝트의 루트 디렉토리에 있는지 확인하십시오.

아피스

건강 점검을 수행합니다

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

비디오를 섭취합니다

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

섭취 한 비디오에 대한 질문을합니다

 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?"}'

확장하다

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