AssemblyAI、QDRANT、DEEPSEEK-R1を使用してオーディオラグを構築します

このガイドは、オーディオ録音（会議、ポッドキャスト、インタビュー）をインタラクティブな会話に変換するAI駆動のチャットボットを構築することを示しています。インテリジェントな応答のためにサンバノバクラウドを介して、転写のためにアセンブリ、QDRANT、およびDeepSeek-R1を活用し、検索拡張生成（RAG）システムを作成します。チャットボットは、「[スピーカー]は何と言ったの？」などの質問に答えます。または「このセグメントを要約します。」 retrentlit Webインターフェイスを使用すると、ユーザーはオーディオをアップロードしたり、トランスクリプトを表示したり、チャットボットをリアルタイムでやり取りしたりできます。

主な機能と学習目標：

• 正確なオーディオ転写： Speaker Diarizationを使用した正確な転写のためにAssemblyAi APIを利用して、オーディオ会話を構造化されたテキストデータに変換します。
• 効率的なベクトルデータベース： QDRANTを使用して保存し、ハグするフェイスモデルを使用して、転写されたオーディオコンテンツの埋め込みをすばやく取得します。
• コンテキストアウェア応答： DeepSeek-R1モデル（Sambanova Cloud経由）でRAGを実装して、コンテキストに関連するチャットボット応答を生成します。
• インタラクティブなWebインターフェイス：ユーザーがオーディオファイルをアップロードし、トランスクリプトを視覚化し、チャットボットと動的に関与するためのretreamlit Webアプリケーションを開発します。
• エンドツーエンドのワークフロー：オーディオ処理、ベクトルデータベース管理、およびスケーラブルなオーディオベースのチャットアプリケーションのAI駆動型応答生成を組み合わせた完全なワークフローを統合します。

この記事は、Data Science Blogathonの一部です。

目次：

• Assemblyaiの概要
• Sambanova Cloudは説明しました
• QDRANT：高速ベクトルデータベース
• DeepSeek-R1：強力な言語モデル
• RAGモデルの構築：Assemblyai＆Deepseek-R1
  • 前提条件
  • 検索拡張生成（RAG）実装
  • retrylidアプリケーション開発
• 結論
• よくある質問

Assemblyaiの概要：

AssemblyAiは、オーディオから実用的な洞察を抽出するための強力なツールです。 AI駆動型の音声からテキストエンジンは、非常に正確な転写を提供し、アクセントやバックグラウンドノイズを効果的に処理することもできます。これにより、ポッドキャストの転写、顧客通話の分析、ビデオキャプションの生成に最適です。

Sambanova Cloud：

Sambanova Cloudを使用すると、DeepSeek-R1（671Bパラメーター）などの大規模なオープンソースモデルを従来の方法よりも大幅に速く実行し、複雑なインフラストラクチャ管理を排除できます。再構成可能なデータフローユニット（RDU）を使用して、優れたパフォーマンスを通じて以下を利用します。

• メモリ内の高いストレージ：一定のモデルのリロードを排除します。
• 最適化されたデータフロー：ハイスループットタスク用に設計されています。
• インスタントモデルスイッチング：マイクロ秒単位でモデルを切り替えます。
• Simplied DeepSeek-R1展開：複雑なセットアップは必要ありません。
• 統一されたトレーニング/微調整：すべて単一のプラットフォーム内。

QDRANT：高速ベクトルデータベース：

QDRANTは、AIアプリケーション向けに最適化された非常に高速なベクトルデータベースです。類似性の検索に優れており、推奨システム、画像検索、チャットボットなどのタスクに最適です。 QDRANTは、テキストの埋め込みや視覚的な機能など、複雑なデータに最も近い一致をすぐに見つけます。

DeepSeek-R1：強力な言語モデル：

DeepSeek-R1は、人間のような適応性と最先端のAIを組み合わせた高度な言語モデルです。その強さは、文脈、トーン、意図を理解する能力にあり、直感的で正確な反応を生み出します。コンテンツの作成、翻訳、コードデバッグ、レポートの要約など、さまざまな自然言語処理タスクに非常に効果的です。

RAGモデルの構築：Assemblyai＆Deepseek-R1

このセクションでは、RAGシステムの構築について詳しく説明します。

1。前提条件：

リポジトリのクローン： git clone https://github.com/karthikponna/chat_with_audios.git

仮想環境（MacOS/LinuxおよびWindowsに提供される命令）を作成してアクティブ化します。

依存関係のインストール： pip install -r requirements.txt

.envファイルに環境変数（AssemblyAIおよびSambanova APIキー）をセットアップします。

2。検索拡張生成（RAG）実装：

コード（ rag_code.py ）は、llamaインデックスを使用して構成されており、以下の機能が含まれています。

• バッチ処理と埋め込み：大規模なデータセットを効率的に処理します。
• QDRANTデータベースインタラクション： QDRANTベクターデータベースを設定および管理します。
• クエリの埋め込みと検索：クエリを埋め込みに変換し、QDRANTから関連する結果を取得します。
• Rag Smartクエリアシスタント：検索とSambanova Cloud LLMを組み合わせて、コンテキスト対応の回答を得ます。
• AssemblyAIを使用したオーディオ転写：スピーカーの日記を備えたオーディオファイルを転写します。

（Brevityのために詳細なコードスニペットは省略されていますが、元の応答は完全なコードを提供します。）

3。応援アプリケーション開発：

app.pyファイルは、次の機能を備えたretrylid Webアプリケーションを作成します。

• オーディオファイルアップロード：ユーザーはオーディオファイルをアップロードします（MP3、WAV、M4A）。
• 転写ディスプレイ：アセンブリ生成転写産物を示しています。
• チャットボットインタラクション：ユーザーはオーディオコンテンツについて質問することができます。
• セッション状態管理：チャット履歴とファイルキャッシュを維持します。

（Brevityのために詳細なコードスニペットは省略されていますが、元の応答は完全なコードを提供します。）

結論：

このプロジェクトは、AssemblyAI、Sambanova Cloud、Qdrant、およびDeepSeek-R1を統合して、RAGを使用して強力なオーディオベースのチャットボットを作成します。提供されたコードと手順により、ユーザーはこのアプリケーションを構築および展開できます。 GitHubリポジトリは、さらなる調査とカスタマイズの機会を提供します。

Github Repo： https：//www.php.cn/link/4803eb7efe3ec7031867d3f9fe9f4dc5

よくある質問（FAQ）：

（元の応答には、RAG、埋め込みモデルのカスタマイズ、プロンプトテンプレートの変更、およびQDRANTの使用に関するFAQへの回答が含まれています。）

以上がAssemblyAI、QDRANT、DEEPSEEK-R1を使用してオーディオラグを構築しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。