HealthyGamerSearchEngine

Неофициальная поисковая система здоровых геймеров

Поисковая система с AI для видеоконтента на YouTube

Обзор

Этот проект использует расширенные возможности семантического поиска для перемещения через всеобъемлющую базу данных видео -транскриптов YouTube от выдающегося влияния. Используя методы обработки естественного языка (NLP), эта поисковая система интеллектуально протекает транскрипции и кодирует их в векторный хранилище для эффективного поиска.

Технические основные моменты

Управление транскриптом

• Загрузка и обработка: все видео транскрипты загружаются и обрабатываются с использованием передовых методов NLP.
• Умная сегментация.

Векторное хранилище

• Высокомерные векторы: обработанные транскрипты трансформируются в высокоразмерные векторы.
• Векторная база данных: эти векторы хранятся в векторной базе данных, способствуя семантическому поиску. Это допускает нюансированное понимание и поиск контента на основе семантического сходства, а не только для сопоставления ключевых слов.

Обработка запросов

• Эффективный механизм запроса: традиционные прямые запросы привели к невыполнению результатов. Прорыв был в настройке системы для создания контекста сходных ответов, которые влиятель может предоставить.
• Интеграция CHATGPT: система интегрирует модель CHATGPT для моделирования потенциальных ответов на запросы пользователей перед поиском векторного хранилища, что значительно улучшит актуальность и качество результатов поиска.

Коммерческая апелляция

Эта поисковая система улучшает способ взаимодействия пользователей с видеоконтентом, предлагая уникальное решение часто разочаровывающего опыта определения конкретной информации в длинных видео. Позволяя пользователям находить не только любой контент, но и наиболее релевантные консультации или точки для обсуждения, он обеспечивает огромную ценность:

• Образовательные платформы
• Создатели контента
• Зрители

Будущий потенциал

Система уже показывает замечательную производительность даже без точной настройки. Будущие улучшения могут включать в себя:

• Точная настройка модели CHATGPT: конкретные данные влияния могут дополнительно уточнить генерацию ответов.
• Расширение базы данных: включение нескольких влиятельных лиц в различных областях будет масштабироваться в системе, что делает ее привлекательной перспективой для инвесторов и партнеров, заинтересованных в передовых платформах поиска ИИ и контента.

Портфолио позиционирование

Этот проект подчеркивает возможности в области искусственного интеллекта, NLP и системной архитектуры, демонстрируя способность решать сложные, реальные проблемы с инновационными решениями. Он прокладывает путь для будущих проектов в технологиях навигации по контенту и взаимодействию с пользователями, отражая как техническое знание, так и понимание рынка.

Как использовать

1. Клонировать репозиторий:

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

2. Установить зависимости:

   pip install -r requirements.txt

3. Скачать стенограммы:

   • Используйте предоставленный скрипт для загрузки и предварительной обработки транскриптов на YouTube.

4. Транскрипты сегмента:

   • Запустите сценарий сегментации, чтобы разбить стенограммы на управляемые единицы.

5. Кодировать транскрипты:

   • Преобразовать сегментированные транскрипты в высокоразмерные векторы и хранить их в векторной базе данных.

6. Запустите поисковую систему:

   • Начните поисковую систему и начните запросы. Система будет использовать CHATGPT для создания контекста сходных ответов и извлечения наиболее релевантного контента.

Вклад

Взносы приветствуются! Пожалуйста, распадайте этот репозиторий и отправьте запросы на привлечение.

Лицензия

Этот проект лицензирован по лицензии MIT - для получения подробной информации см. Файл лицензии.

---

Используя Advanced AI и NLP Technologies, этот проект направлен на революцию в том, как пользователи ищут и взаимодействуют с видеоконтентом. Будь то в образовательных целях, создании контента или простое улучшение опыта зрителей, эта поисковая система представляет собой значительный шаг вперед в семантических возможностях поиска.