Суммаризатор содержимого видеолекций

Персональный помощник для студентов

Решение с точки конечного пользователя

Проект представляет собой решение в виде программы, позволяющей создавать краткие конспекты видеолекций по загруженным в нее ссылкам на YouTube. Решение имеет следующие возможности:

• Интеграция в Telegram в виде бота, отвечающего на запросы пользователя
• Краткое изложение загруженных в нее видеороликов

Решение с точки зрения разработчика

С точки зрения разработчика программа имеет нижеприведенный функционал:

• Загрузка и считывание аудиодорожки видео с YouTube, сохранение ее на накопителе по указанному пути
• Суммаризация текста с использованием YandexGPT
• Генерация промптов (prompt)
• Токенизация и транскрибация текста
• Преобразование загруженного аудио в текст
• Проверка на корректность данных от пользователя

---

Начало работы

Для развертывания решения первоначально необходимо:

• Склонировать репозиторий (git clone [repo]) на локальную машину по ssh или https, убедиться, что все файлы были успешно загружены.
• В случае необходимости использования не отдельных функций, а в виде Telegram-бота указать его токен в функции main (main.py):

Установка токена Telegram-бота

TOKEN = "BOT-TOKEN"
bot = telebot.TeleBot(TOKEN)

• Указать YandexGPT API-KEY в функции get_model_res:

Установка YandexGPT API-KEY

 # Необходимые модели данные для запроса. ЗДЕСЬ УКАЗЫВАЕТСЯ ВАШ API 
 headers = {
     "Content-Type": "application/json",
     "Authorization": "Api-Key API-KEY"
 }

Далее необходимо на локальной/удаленной машине запустить программу при помощи main.py:

Функия main

def main(user_input):
   is_link = check_input(user_input)
   if is_link:
       audio_content, file_path = download_audio_from_link(user_input)
       text = audio_to_text(file_path, model)
       tokens = text_preprocess(text)
       prompt = prompt_generation(tokens)
       res = get_model_res(prompt, text)
   return res

Для нормальной работы приложения необходимо скачать и установить ffmpeg.

Готово, бот можно использовать!

Если же Вас интересуют отдельные компоненты решения, импортируйте функции из соответствующих файлов по шаблону: from [file] import [function].

---

Команда проекта

Акбулатов Нурислам Марселевич - Аналитик данных

Николаев Александр Михайлович - Инженер по машинному обучению

Очкин Павел Владимирович - Аналитик данных / Scrum-мастер

Лобачев Василий Иванович - Технический писатель / Тестировщик

Хламов Денис Михайлович - Менеджер проекта / Scrum-мастер

---

Поддержка проекта

При желании Вы можете улучшить функциональность проекта следующим способом:

• Создайте отдельную ветку
• Внесите необходимые изменения в свой репозиторий
• Сделайте pull request ваших изменений в исходную ветвь

Лицензия

Свободно распространяемое программное обеспечение.