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Langchainを使用してYouTube動画用のChatGPTを構築する
はじめに ビデオとチャットで話すことができたらどのくらい便利だろうかと考えたことがありますか?私自身、ブログを書く人間として、関連する情報を見つけるために1時間ものビデオを見ることはしばしば退屈に感じます。ビデオから有用な情報を得るために、ビデオを見ることが仕事のように感じることもあります。そこで、YouTubeビデオやその他のビデオとチャットできるチャットボットを作成しました。これは、GPT-3.5-turbo、Langchain、ChromaDB、Whisper、およびGradioによって実現されました。この記事では、Langchainを使用してYouTubeビデオのための機能的なチャットボットを構築するコードの解説を行います。 学習目標 Gradioを使用してWebインターフェースを構築する Whisperを使用してYouTubeビデオを処理し、テキストデータを抽出する テキストデータを適切に処理およびフォーマットする テキストデータの埋め込みを作成する Chroma DBを構成してデータを保存する OpenAI chatGPT、ChromaDB、および埋め込み機能を使用してLangchainの会話チェーンを初期化する 最後に、Gradioチャットボットに対するクエリとストリーミング回答を行う コーディングの部分に入る前に、使用するツールや技術に慣れておきましょう。 この記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 Langchain Langchainは、Pythonで書かれたオープンソースのツールで、Large Language Modelsデータに対応したエージェントを作成できます。では、それはどういうことでしょうか?GPT-3.5やGPT-4など、商用で利用可能な大規模言語モデルのほとんどは、トレーニングされたデータに制限があります。たとえば、ChatGPTは、すでに見た質問にしか答えることができません。2021年9月以降のものは不明です。これがLangchainが解決する核心的な問題です。Wordドキュメントや個人用PDFなど、どのデータでもLLMに送信して人間らしい回答を得ることができます。ベクトルDB、チャットモデル、および埋め込み関数などのツールにはラッパーがあり、Langchainだけを使用してAIアプリケーションを簡単に構築できます。 Langchainを使用すると、エージェント(LLMボット)を構築することもできます。これらの自律エージェントは、データ分析、SQLクエリ、基本的なコードの記述など、複数のタスクに設定できます。これらのエージェントを使用することで、低レベルな知識作業をLLMに外注することができるため、時間とエネルギーを節約できます。 このプロジェクトでは、Langchainツールを使用して、ビデオ用のチャットアプリを構築します。Langchainに関する詳細については、公式サイトを訪問してください。 Whisper Whisperは、OpenAIの別の製品です。これは、オーディオまたはビデオをテキストに変換できる汎用音声認識モデルです。多言語翻訳、音声認識、および分類を実行するために、多様なオーディオをトレーニングしています。…
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