Dieser Leitfaden zeigt, dass ein KI-angetanter Chatbot erstellt wird, der Audioaufnahmen (Besprechungen, Podcasts, Interviews) in interaktive Gespr?che verwandelt. Es nutzt Assemblyai für Transkription, QDRant für eine effiziente Datenspeicherung und Deepseek-R1 über Sambanova-Cloud für intelligente Antworten, wodurch ein RA-System (Abruf Augmented Generation) erstellt wird. Der Chatbot beantwortet Fragen wie "Was hat [Sprecher] gesagt?" oder "Fassen Sie dieses Segment zusammen." Mit einer streamlit -Weboberfl?che k?nnen Benutzer Audio hochladen, Transkripte anzeigen und in Echtzeit mit dem Chatbot interagieren.

Schlüsselmerkmale und Lernziele:

• Pr?zise Audio -Transkription: Verwenden Sie die Assemblyai -API für eine genaue Transkription mit Lautsprecherdurch Diatrisierung und konvertieren Audio -Konversationen in strukturierte Textdaten.
• Effiziente Vektordatenbank: Verwenden Sie QDRANT, um Einbettung des transkribierten Audiogehalts mithilfe von Umarmungsgesichtsmodellen zu speichern und schnell abzurufen.
• Kontextbewusste Antworten: Implementieren Sie RAG mit dem Deekseek-R1-Modell (über Sambanova Cloud), um kontextbezogene Chatbot-Antworten zu generieren.
• Interaktive Weboberfl?che: Entwickeln Sie eine streamlit -Webanwendung, damit Benutzer Audiodateien hochladen, Transkripte visualisieren und dynamisch mit dem Chatbot in Kontakt treten.
• End-to-End-Workflow: Integrieren Sie einen vollst?ndigen Workflow, der die Audioverarbeitung, die Vektor-Datenbankverwaltung und eine kI-gesteuerte Antwortgenerierung für eine skalierbare audiobasierte Chat-Anwendung kombiniert.

Dieser Artikel ist Teil des Datenwissenschaftsblogathons.

Inhaltsverzeichnis:

• Assemblyai -übersicht
• Sambanova Cloud erkl?rte
• QDRANT: Eine Hochgeschwindigkeitsvektor-Datenbank
• Deepseek-R1: Ein m?chtiges Sprachmodell
• Bauen des Lappenmodells: Assemblyai & Deepseek-R1
  • Voraussetzungen
  • Implementierung der Augmented Generation (RAG) abrufen
  • Stromanwendungsentwicklung
• Abschluss
• H?ufig gestellte Fragen

Assemblyai -übersicht:

Assemblyai ist ein leistungsstarkes Werkzeug, um umsetzbare Erkenntnisse aus Audio zu extrahieren. Die KI-gesteuerte Sprach-Text-Engine bietet hoch genaue Transkriptionen, sogar Handhabungsakzente und Hintergrundger?usche effektiv. Dies macht es ideal, um Podcasts zu transkribieren, Kundenanrufe zu analysieren oder Videounterschriften zu generieren.

Sambanova Cloud:

Mit der Sambanova Cloud k?nnen Sie gro?e Open-Source-Modelle wie Deepseek-R1 (671B-Parameter) erheblich schneller ausführen als herk?mmliche Methoden, wodurch das komplexe Infrastrukturmanagement eliminiert wird. Es wird rekonfigurierbare Datenflow -Einheiten (RDUs) für eine überlegene Leistung verwendet.

• Speicher mit hoher In-Memory-Speicherung: eliminiert das Nachladen des konstanten Modells.
• Optimierter Datenfluss: Für Aufgaben mit hohem Durchsatz entwickelt.
• Sofortmodellschalter: Wechseln Sie zwischen den Modellen in Mikrosekunden.
• Vereinfachte Deepseek-R1-Bereitstellung: Kein kompliziertes Setup erforderlich.
• Unified Training/Feinabstimmung: Alle innerhalb einer einzelnen Plattform.

QDRANT: Eine Hochgeschwindigkeitsvektor-Datenbank:

QDRANT ist eine bemerkenswert schnelle Vektordatenbank, die für KI -Anwendungen optimiert ist. Es zeichnet sich bei ?hnlichkeitssuche aus und macht es perfekt für Aufgaben wie Empfehlungssysteme, Bildsuche und Chatbots. QDrant findet schnell die n?chsten übereinstimmungen für komplexe Daten wie Texteinbettungen oder visuelle Merkmale.

Deepseek-R1: Ein m?chtiges Sprachmodell:

Deepseek-R1 ist ein fortschrittliches Sprachmodell, das menschliche Anpassungsf?higkeit mit modernster KI kombiniert. Seine St?rke liegt in seiner F?higkeit, Kontext, Ton und Absicht zu verstehen und intuitive und pr?zise Antworten zu erzeugen. Es ist sehr effektiv für verschiedene Aufgaben zur Verarbeitung von natürlichen Sprachen, einschlie?lich Inhaltserstellung, übersetzung, Code -Debugging und Zusammenfassung der Berichtsberichte.

Bauen des Lappenmodells: Assemblyai & Deepseek-R1

In diesem Abschnitt werden die Konstruktion des Lappensystems beschrieben.

1. Voraussetzungen:

Klon das Repository: git clone https://github.com/karthikponna/chat_with_audios.git

Erstellen und aktivieren Sie eine virtuelle Umgebung (Anweisungen für MacOS/Linux und Windows).

Installieren Sie Abh?ngigkeiten: pip install -r requirements.txt

Richten Sie die Umgebungsvariablen (APIBLYAI- und SAMBANOVA -API -Schlüssel) in einer .env -Datei ein.

2. Implementierung der Augmented Generation (RAG):

Der Code (in rag_code.py ) ist mit dem Lama -Index strukturiert und enth?lt Funktionen für:

• Batch -Verarbeitung und Einbettung: Effizient behandelt gro?e Datens?tze.
• QDRANT -Datenbank -Interaktion: Legt und verwaltet die QDrant -Vektor -Datenbank.
• Abfrageeinbettung und Abruf: Verwandelt Abfragen in Einbettungen und ruft relevante Ergebnisse von QDrant ab.
• Rag Smart Query Assistant: Kombiniert Abruf und die Sambanova Cloud LLM für kontextbezogene Antworten.
• Audio -Transkription mit Assemblyai: Transkribiert Audiodateien mit Sprecherdurch Diatisierung.

(Detaillierte Code -Snippets werden für die Kürze weggelassen, die ursprüngliche Antwort enth?lt jedoch den vollst?ndigen Code.)

3.. Straffungsanwendungsentwicklung:

Die app.py -Datei erstellt eine streamlit -Webanwendung mit Funktionen für:

• Audiodatei Upload: Benutzer laden Audiodateien hoch (MP3, WAV, M4A).
• Transkriptionsanzeige: Zeigt das von Assemblyai erstellte Transkript an.
• Chatbot -Interaktion: Erm?glicht Benutzern, Fragen zum Audio -Inhalt zu stellen.
• Sitzungsstatusverwaltung: Wartung des Chat -Verlaufs und -datei -Caching.

(Detaillierte Code -Snippets werden für die Kürze weggelassen, die ursprüngliche Antwort enth?lt jedoch den vollst?ndigen Code.)

Abschluss:

Dieses Projekt integriert erfolgreich Assemblyai, Sambanova Cloud, Qdrant und Deepseek-R1, um einen leistungsstarken audiobasierten Chatbot mit RAG zu erstellen. Mit dem bereitgestellten Code und Anweisungen k?nnen Benutzer diese Anwendung erstellen und bereitstellen. Das Github -Repository bietet weitere Erkundungs- und Anpassungsm?glichkeiten.

Github Repo: http://ipnx.cn/link/4803eb7efe3ec7031867d3f9fe9f4dc5

H?ufig gestellte Fragen (FAQs):

(Die ursprüngliche Antwort enth?lt Antworten auf FAQs über Lag, Einbettungsmodellanpassung, Umformungsvorlagen?nderung und die Verwendung von QDrant.)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBauen Sie einen Audio-Lappen mit Assemblyai, Qdrant & Deepseek-R1. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!