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使用OpenAI最新模型为任何YouTube播放列表创建语义搜索索引

该项目使用OpenAI最新模型为任何YouTube播放列表创建语义搜索索引，支持精准查找感兴趣的片段。以All-In Podcast为示例，通过Pinecone进行高效向量搜索，并使用Next.js和Vercel进行前端部署，适用于所有YouTube频道或播放列表。

OpenAIYouTubePineconeNext.jsAll-In PodcastGithub开源项目
访问官网GitHub论文

项目介绍：YouTube 语义搜索

概述

YouTube 语义搜索项目是一项创新性的技术应用，它利用 OpenAI 的最新模型，为任何 YouTube 播放列表提供语义搜索功能。其中一个示例是对 All-In 播客的搜索功能，这个项目能够精准定位用户感兴趣的剪辑。

项目背景

搜索和发现播客中的内容一直是个难题，因此该项目应运而生。开发者希望通过这个项目，借助先进的 AI 技术，更加精准地搜索和发现 YouTube 频道或者播放列表中的内容。这个项目不仅适用于 All-In 播客的播放列表，而且可以用于任何 YouTube 播放列表的高级搜索。

如何开始

  1. 将项目克隆到本地。
  2. 在终端中导航至项目根目录。
  3. 使用 npm install 命令安装必要的依赖。
  4. 使用 npx tsx src/bin/resolve-yt-playlist.ts 命令下载目标播放列表的英文转录（例如，All-In 播客的播放列表）。
  5. 使用 npx tsx src/bin/process-yt-playlist.ts 命令预处理转录，并从 OpenAI 获取嵌入，然后将其插入到 Pinecone 搜索索引中。
  6. 使用 npx tsx src/bin/query.ts 命令查询 Pinecone 搜索索引。
  7. （可选）使用 npx tsx src/bin/generate-thumbnails.ts 生成播放列表中每个视频的时间戳缩略图。

项目的前端是一个基于 Next.js 的 Web 应用程序，部署在 Vercel 上，使用 Pinecone 作为主要数据存储。

项目功能示例

该项目提供了一系列搜索示例，帮助用户快速上手。例如，用户可以搜索播客中的特定话题或名字，如 "sweater karen" 或 "best advice for founders" 等等。

工作原理

项目的核心在于：

  • OpenAI：采用全新的 text-embedding-ada-002 嵌入模型，在 1536 维的潜在空间中捕获文本的深层信息。这使得项目超越了关键词搜索，能够按高级主题进行搜索。
  • Pinecone：托管的向量搜索，能够高效执行 k-NN 搜索。
  • Next.js 和 Vercel：用于前端开发和应用程序的托管。

通过 Node.js 和 YouTube API v3 获取目标播放列表的视频，并下载英文转录来构建语义索引。可以通过 Web 应用或示例 CLI 查询这个索引，生成 YouTube 视频的时间戳缩略图以供查看。

待完成事项

  • 使用 Whisper 改善转录质量。
  • 支持按时间顺序和相关性排序。

项目反馈

如果您有改善此 Web 应用的想法或发现了有趣的搜索查询，可以通过 GitHub 或 Twitter 提交反馈。

贡献与许可

该项目灵感来自于 Riley Tomasek 的 Huberman YouTube 频道搜索项目，本身与 All-In 播客没有直接关联。该项目使用 MIT 许可证开放源代码。

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