从YouTube视频到聊天应用：一步步实现从音频转文字再到QA应用

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从YouTube视频到聊天应用：一步步实现从音频转文字再到QA应用

近年来，基于YouTube视频的聊天和问答（QA）应用程序逐渐成为研究热点。本文将引导您一步步实现从YouTube链接到视频音频，再到文字转录，最后到聊天应用的全过程。我们将使用OpenAI的Whisper API进行音频转录，并提供本地和远程支持的选项。

引言

本篇文章的目标是通过使用LangChain库和OpenAI的Whisper API，从YouTube视频中提取音频，将其转录为文本，并进一步用于构建聊天或QA应用程序。在实际项目中，通过这种方式，您可以快速从视频内容中提取信息并应用于对话系统。

主要内容

下载YouTube视频音频

首先，我们需要下载YouTube视频的音频。我们将使用yt_dlp库来实现这一功能。yt_dlp是一个强大的工具，支持从多种网站下载视频和音频。

%pip install --upgrade --quiet yt_dlp
%pip install --upgrade --quiet pydub
%pip install --upgrade --quiet librosa

音频下载与转录

我们将通过YoutubeAudioLoader来获取和下载音频文件，随后利用OpenAIWhisperParser将其转录为文本。以下是实现这一过程的代码示例：

from langchain_community.document_loaders.blob_loaders.youtube_audio import YoutubeAudioLoader
from langchain_community.document_loaders.generic import GenericLoader
from langchain_community.document_loaders.parsers import OpenAIWhisperParser, OpenAIWhisperParserLocal

# 使用API代理服务提高访问稳定性
local = False
urls = ["https://youtu.be/kCc8FmEb1nY", "https://youtu.be/VMj-3S1tku0"]
save_dir = "~/Downloads/YouTube"

if local:
    loader = GenericLoader(YoutubeAudioLoader(urls, save_dir), OpenAIWhisperParserLocal())
else:
    loader = GenericLoader(YoutubeAudioLoader(urls, save_dir), OpenAIWhisperParser())

docs = loader.load()

构建聊天应用

完成音频转文本后，我们可以利用这些文本构建一个简单的聊天或QA应用。使用LangChain和OpenAI Embeddings，您可以轻松地实现这一点：

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

# 合并文档内容
combined_docs = [doc.page_content for doc in docs]
text = " ".join(combined_docs)

# 分割文本
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1500, chunk_overlap=150)
splits = text_splitter.split_text(text)

# 创建索引
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectordb = FAISS.from_texts(splits, embeddings)

# 创建QA链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0),
    chain_type="stuff",
    retriever=vectordb.as_retriever(),
)

您可以通过qa_chain.run(query)方法对文本进行问答：

query = "Why do we need to zero out the gradient before backprop at each step?"
print(qa_chain.run(query))

常见问题和解决方案

  • 文件大小限制：OpenAI Whisper API对上传文件大小有限制。可以使用pydub对音频文件进行切片。
  • 网络限制：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

通过本教程，您了解了如何将YouTube视频转换为可用于聊天和QA应用的文本数据。您也可以探索LangChain的其他功能来增强应用。

参考资料

  1. LangChain官方文档
  2. OpenAI Whisper API文档
  3. yt-dlp项目主页

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