使用彙編，QDRANT和DEEPSEEK-R1構建音頻抹布

本指南展示了建立一個由AI驅動的聊天機器人，該聊天機器人將錄音（會議，播客，訪談）轉換為交互式對話。它利用彙編的彙編，QDRANT進行有效的數據存儲，而通過Sambanova Cloud進行DeepSeek-R1進行智能響應，從而創建了檢索增強發電（RAG）系統。聊天機器人回答了諸如“ [演講者]怎麼說？”之類的問題。或“總結此細分市場”。簡化的Web界面允許用戶實時上傳音頻，查看成績單並與聊天機器人進行交互。

關鍵特徵和學習目標：

• 精確的音頻轉錄：利用彙編API進行揚聲器診斷的準確轉錄，將音頻對話轉換為結構化文本數據。
• 有效的矢量數據庫：使用QDrant使用擁抱面部模型來存儲并快速檢索轉錄的音頻內容的嵌入。
• 上下文感知的響應：使用DeepSeek-R1模型（通過Sambanova Cloud）實現抹布，以生成上下文相關的聊天機器人響應。
• 交互式Web界面：開發一個簡化的Web應用程序，供用戶上傳音頻文件，可視化成績單並動態與聊天機器人互動。
• 端到端的工作流程：集成一個完整的工作流程，結合音頻處理，矢量數據庫管理和AI驅動的響應生成，為基於可擴展的音頻聊天應用程序。

本文是數據科學博客馬拉鬆的一部分。

目錄：

• 彙編概述
• Sambanova Cloud解釋了
• QDRANT：高速矢量數據庫
• DeepSeek-R1：強大的語言模型
• 構建抹布型號：AssemblyAi＆DeepSeek-R1
  • 先決條件
  • 檢索增強發電（RAG）實施
  • 簡化應用程序開發
• 結論
• 常見問題

彙編概述：

Assemblyai是從音頻中提取可行見解的強大工具。它的AI驅動語音到文本引擎提供了高度準確的轉錄，甚至可以有效地處理重音和背景噪聲。這使其非常適合轉錄播客，分析客戶呼叫或生成視頻字幕。

Sambanova雲：

Sambanova Cloud使您可以運行大型開源模型（例如DeepSeek-R1（671B參數），速度要比傳統方法快得多，從而消除了複雜的基礎架構管理。它利用可重新配置的數據流單元（RDU），通過以下方式進行出色的性能

• 高內存存儲：消除恆定模型重新加載。
• 優化的數據流：專為高通量任務而設計。
• 即時模型切換：微秒中的模型之間切換。
• 簡化的DeepSeek-R1部署：無需複雜的設置。
• 統一培訓/微調：全部在一個平台內。

QDRANT：高速矢量數據庫：

QDRANT是針對AI應用程序優化的非常快速的矢量數據庫。它在相似性搜索方面表現出色，非常適合推薦系統，圖像搜索和聊天機器人等任務。 Qdrant迅速找到了複雜數據（例如文本嵌入或視覺特徵）的最接近的匹配。

DeepSeek-R1：強大的語言模型：

DeepSeek-R1是一種先進的語言模型，將類似人類的適應性與尖端AI結合在一起。它的優勢在於其理解背景，語氣和意圖的能力，產生直覺和精確的反應。對於各種自然語言處理任務，包括內容創建，翻譯，代碼調試和報告摘要非常有效。

構建抹布型號：AssemblyAi＆DeepSeek-R1

本節詳細介紹了抹布系統的構建。

1。先決條件：

克隆存儲庫： git clone https://github.com/karthikponna/chat_with_audios.git

創建並激活虛擬環境（為MacOS/Linux和Windows提供的說明）。

安裝依賴項： pip install -r requirements.txt

在.env文件中設置環境變量（AssemblyAi和Sambanova API密鑰）。

2。檢索增強發電（RAG）實施：

代碼（在rag_code.py中）是使用Llama索引構建的，並包含以下功能：

• 批處理處理和嵌入：有效處理大型數據集。
• QDRANT數據庫交互：設置並管理QDRANT矢量數據庫。
• 查詢嵌入和檢索：將查詢轉換為嵌入，並從QDRANT檢索相關結果。
• 抹布智能查詢助理：結合了檢索和Sambanova Cloud LLM，以獲取上下文感知的答案。
• 帶有彙編的音頻轉錄：用揚聲器診斷轉錄音頻文件。

（省略了詳細的代碼片段，但原始響應提供了完整的代碼。）

3。簡化應用程序開發：

app.py文件創建一個簡化的Web應用程序，其中具有以下功能：

• 音頻文件上傳：用戶上傳音頻文件（MP3，WAV，M4A）。
• 轉錄顯示：顯示彙編生成的成績單。
• 聊天機器人交互：允許用戶詢問有關音頻內容的問題。
• 會話狀態管理：維護聊天歷史記錄和文件緩存。

（省略了詳細的代碼片段，但原始響應提供了完整的代碼。）

結論：

該項目成功地集成了AssemblyAi，Sambanova Cloud，Qdrant和DeepSeek-R1，以創建使用RAG的功能強大的基於音頻的聊天機器人。提供的代碼和說明使用戶能夠構建和部署此應用程序。 GitHub存儲庫提供了進一步的探索和定制機會。

GitHub repo： https：//www.php.cn/link/4803eb7efe3ec7031867d3f9fe9f4f4dc5

常見問題（常見問題解答）：

（原始響應包含有關抹布，嵌入模型自定義，提示模板修改和使用QDRANT的FAQ的答案。）

以上是使用彙編，QDRANT和DEEPSEEK-R1構建音頻抹布的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！