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StreamRAG

StreamRAG

为ChatGPT设计的视频搜索代理

StreamRAG是一个为ChatGPT设计的视频搜索代理，帮助开发者上传、管理视频库，并实现实时视频搜索和回复。该平台支持在ChatGPT商店发布搜索视频集，提供视频关键见解和摘要。适用于各种视频内容分析和共享，增强视频资料的可访问性和应用性。

StreamRAGChatGPTVideoDB视频搜索APIGithub开源项目
访问官网GitHub文档

StreamRAG 项目介绍

项目概述

StreamRAG 是一个创新的视频搜索代理，旨在帮助用户通过 ChatGPT 实现视频检索和流媒体功能。该项目让开发者能够快速上传视频、创建视频库，并在这些视频中进行实时搜索，从而提供吸引人的即时视频响应和总结性文本回答。

功能简介

StreamRAG 拥有以下主要功能：

  • 视频上传与创建：用户可以上传多个视频，创建一个个人视频库或集合。
  • 实时视频搜索：支持在上传的视频中进行搜索，并立即获取视频响应或编辑后的视频片段。
  • ChatGPT 商店发布：用户可以将他们的可搜索的视频集合发布到 ChatGPT 商店中。
  • 总结文本回答：生成关于视频内容的总结文本回答（RAG）。
  • 关键洞察获取：从特定视频中提取关键点，例如“第31集的要点”。

如何使用

要使用 StreamRAG，用户需要：

  1. 获取 API 密钥：在 VideoDB 控制台 注册（前50次上传免费，无需信用卡）。
  2. 设置 VIDEO_DB_API_KEY：将密钥输入到 env 文件中。
  3. 安装依赖项：在终端中运行 pip install -r requirements.txt。
  4. 上传视频集合到 VideoDB：在 upload.py 中添加视频链接。
  5. 本地运行：使用 python app.py 启动 Flask 服务器。

在 ChatGPT 商店发布

发布到 ChatGPT 商店的步骤包括：

  1. 部署 Flask 服务器并记录服务器的 URL。
  2. 更新 openapi.yaml 中 server 的 URL 字段。
  3. 访问 GPT 构建器网站 https://chat.openai.com/gpts/editor。
  4. 在配置标签页里，添加 GPT 的 “名称”和“描述”。
  5. 将 prompts.txt 中的提示复制到“Instructions”字段中，可以根据需要修改。
  6. 点击“创建新操作”。
  7. 从 openapi.yaml 中复制 OpenAPI 详细信息并确保更新 URL 字段。
  8. 保存 GPT 以供个人使用，并进行测试运行。

未来路线图

StreamRAG 项目计划的未来发展方向包括：

  1. 添加对流行的后端部署 CD 管道的支持，如 Heroku、Replit 等。
  2. 与其他数据来源集成，如 Dropbox、Google Drive。
  3. 连接会议记录器 API，比如 Zoom、Teams 和 Recall.ai。

如何贡献

作为一个开源项目，StreamRAG 热烈欢迎社区的贡献者参与项目：

  • 通过提交问题分享你的使用场景。
  • 参与我们的路线图解决方案集思广益。
  • 对代码库的改进提出建议。

贡献步骤

  1. Fork 该项目 🍴
  2. 创建你的功能分支（git checkout -b feature/AmazingFeature）
  3. 提交你的更改（git commit -m 'Add some AmazingFeature'）
  4. 推送到分支（git push origin feature/AmazingFeature）
  5. 打开一个 Pull Request 📬

通过这些步骤，StreamRAG 力求成为视频搜索和处理的领先解决方案，继续推动视频内容的智能化管理与洞察发掘。

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