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与 YouTube 聊天 是系列文章 “与一切聊天” 中的一篇，面向那些正在学习 LLM 应用的人。该系列专注于与 LLM 一起工作的技术，并使用流行的技术栈如 Streamlit 和 Langchain 在简单应用中实现它们。

您可以在这里找到“与一切聊天”系列: 我的 GitHub

难度等级：初学者 🎖️

1. 背后的故事

YouTube是世界上最大的在线视频资源

YouTube是世界上最大的在线视频资源，包含各种知识，从讲座和技术教程到娱乐和新闻。通过结合LLMs和YouTube的优势，我们可以创建激动人心的应用程序，解决许多实际用例，例如：

内容摘要： 从新闻、讲座和播客中生成摘要并提取关键点
内容评论： 撰写对一部知名电影的评论。
信息综合： 支持从视频研讨会和研究讲座中搜索和综合信息。
热门趋势分析： 分析和预测内容趋势，帮助广告商了解社交媒体上的最新趋势。
自动翻译： 将视频翻译成不同语言，扩大内容的传播范围。

你的回合： 你能想到多少个结合LLMs和YouTube的创新想法？

2. 让我们从一个简单的聊天应用程序开始

首先，让我们看看我们将通过这个项目实现什么：

我不会逐步讲解实现过程，因为你可以在这里找到它们：Github 链接

3. 工作原理

Langchain 是一个非常强大的框架，简化了与当今流行模型的交互（在这里，我使用 gpt-3.5 模型）。该应用程序中最重要的两个步骤是：

步骤 1：从视频转换为文本

# 如果 YouTube 视频有字幕，则返回字幕
def get_trascript_content(url):
    content = ""
    try:
        parsed_url = urlparse(url)
        query_params = parse_qs(parsed_url.query)
        video_id = query_params.get('v', [None])[0]
        transcript_list = YouTubeTranscriptApi.get_transcript(video_id)

        # 仅获取内容
        for transcript in transcript_list:
            content = content + transcript["text"]
    except Exception as e:
        print(f"获取字幕失败: {e}")
    return content

# 如果 YouTube 视频没有字幕
def video_to_text(url):
    save_dir = "./temp/"

    loader = GenericLoader(YoutubeAudioLoader([url], save_dir), OpenAIWhisperParser())
    docs = loader.load()
    combined_content = [doc.page_content for doc in docs]
    content = " ".join(combined_content)

    # 保存内容
    st.session_state.content = content
    return content

步骤 2：与任何 LLM 一起工作 使用模板提示创建一个链。在模板提示中，两个变量 {content} 和 {question} 将在后面传递。

llm = ChatOpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY)
output_parser = StrOutputParser()
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [("system", "你是一个非常有帮助的助手"),
     ("user", "根据我的内容:{content}。请回答我的问题: {question}")]
)

# Langchain 的美在于这一行简单的代码  
chain = prompt | llm | output_parser

与 LLM 的问答过程通过代码调用

response = chain.invoke({"content": st.session_state.content, "question": question})

4. 深入挖掘

如果你想挑战自己，这里有一些想法供你参考：

实现完整的 RAG 流水线，以快速高效地处理大量内容（我会在另一篇文章中更新）

此外，还有一些你可能在考虑的应用思路

🎖️🎖️ 中级水平

选择最佳 LLM： 探索各种 LLM 模型，如 GPT-4-turbo，并确定哪个模型为你的应用提供最佳性能。
提升转录质量： 专注于对 YouTube 视频转录进行预处理，去除噪声和冗余数据，并改善结构，以确保为 LLM 提供高质量输入。
分段长视频： 学习将冗长视频内容拆分为更小、更相关的片段的技术，以便有效地使用 LLM 进行处理，同时考虑令牌限制和成本优化。

🎖️🎖️🎖️ 高级水平

复杂状态管理： 开发复杂的方法来处理多次交互中的对话上下文，确保无缝的用户体验。
集成多媒体元素： 实现解决方案，从 YouTube 视频中提取和解释非文本元素，如图像、图表和音频，以提供全面的答案。
实时性能调优： 优化应用程序，以最小化延迟并有效管理实时请求 LLM 时的成本。
特定领域模型微调： 使用与应用领域相关的专业数据集对 LLM 进行训练，以提高响应的准确性和相关性。

在你离开之前！🤟

如果你觉得这篇文章对你有帮助并希望表示支持，请为我的文章鼓掌 10 次。 👏 这真的会激励我，并将这篇文章推荐给更多人。

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