ChatGPT 的视频智能理论知识
1、功能框图
在 这 个 Video Summarizer 应用程序中，我们以 llama-index 为基础，开发了一个
Streamlit web 应用程序，为用户提供视频 URL 的输入以及屏幕截图、文字记录和摘要内容的
显示。使用 llamaIndex 工具包，我们不必担心 OpenAI 中的 API 调用，因为对嵌入使用的
复杂性或提示大小限制的担忧很容易被其内部数据结构和 LLM 任务管理所覆盖。
你有没有想过为什么我在让 LLM 生成摘要时设计了几个查询而不是一个用于转录文本处
理的查询？答案在于情境学习过程。当文档被送入 LLM 时，它会根据其大小分成块或节点。
然后将这些块转换为嵌入并存储为向量。
当提示用户查询时，模型将搜索向量存储以找到最相关的块并根据这些特定块生成答案。
例如，如果你在大型文档（如 20 分钟的视频转录本）上查询“文章摘要”，模型可能只会生
成最后 5 分钟的摘要，因为最后一块与上下文最相关 的“总结”。
为了说明这个概念，请看下面的图表：通过设计多个查询，我们可以促使 LLM 生成更全
面的摘要，涵盖整个文档。我将在本文后面更深入地组织多个查询。
从第 2 章到第 5 章，我将重点介绍本项目中使用到的所有模块的基础知识和典型用法介绍。
如果你愿意在没有这些技术背景的情况下立即开始编写整个 Video Summarizer 应用程序，
建议你转到第 6 章。
2、Youtube 视频转录文本
总结 YouTube 视频的第一步是下载转录文本。有一个名为 youtube-transcript-api 的
开源 Python 库可以完美满足我们的要求。
4、LlamaIndex
LlamaIndex 是一个 Python 库，充当用户私有数据和大型语言模型 (LLM) 之间的接口。
它有几个对开发人员有用的功能，包括连接到各种数据源、处理提示限制、创建语言数据索引、
将提示插入数据、将文本拆分为更小的块以及提供查询索引的接口的能力 . 借助 LlamaIndex，
开发人员无需实施数据转换即可将现有数据用于 LLM，管理 LLM 与数据的交互方式，并提高
LLM 的性能。
可以在此处查看完整的 LlamaIndex 文档。
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