כשאנחנו נכנסים לעידן הבינה המלאכותית, נראה שהכל מואץ במהירות חסרת תקדים. מחולל זה, מחולל זה - עומס יתר של נתונים בכל מקום. אני די בטוח שאתה כבר עייף נפשית מכל המידע, אז בוא נתחיל, בסדר?
מה אני רוצה לעשות:
סרטון יוטיוב ← מידע בגודל ביס ✨ למידה ✨ + שיתוף במדיה חברתית 🐦
… זהו…
במירוץ הבינה המלאכותית הזה, הכל קשור למהירות. אם אנחנו יכולים למנף AI כדי להאיץ את הלמידה שלנו, למה לא? אז שתף את זה - בין אם עם המשפחה, החברים או העוקבים שלך, או אפילו כמשפיע.
ריפו: https://github.com/WorkSmarter-lol/yt2tweets-cli/
הדרכה זו פועלת רק עבור סרטוני YouTube עם כתוביות באנגלית ואינה חלה על YouTube Shorts.
לפני שמתחילים, חיוני לגלות כמה מודלים בסיסיים של LangChain.js , Prompt Engineering ו- OpenAI .
במקרה שלי, אני משתמש בחוט כדי להתחיל את הפיתוח. באשר להתחלה מהירה לבדוק את הסקריפט, עשיתי MVP מהיר באמצעות CLI כדי לנסות את הפרויקט.
לעיון מהיר ולשם קליט, קראתי לזה " yt2tweets
", שפירושו בעצם → " YouTube to Tweets
".
$ yt2tweets "https://youtu.be/1-TZqOsVCNM" # Result: # Tweet 1: Introduction ... 🧵👇 (1/X) # Tweet 2: ... 🧵 (2/X) # Tweet 3: ... 🧵 (3/X) # Tweet 4: ... 🧵 (4/X) # Tweet 5: Conclusion ... 🧵 (5/X)
באופן אידיאלי, עלינו לספק את התמליל כהקשר למודל הבינה המלאכותית, שהוא GPT-4o-mini במקרה שלנו, כדי שהוא יוכל להבין את ההקשר ולסכם את הקלט בפורמט הפלט שציינו.
כאן טמון הרוטב הסודי ✨ כדי לגרום לדברים לעבוד: הנדסה מהירה היא מיומנות ליבה הכרחית כדי לבצע את העבודה.
כדי להתאים אישית את האופן שבו ה-CLI ממיר סרטוני YouTube לשרשורי טוויטר/X, עקוב אחר ההגדרה הפשוטה והקלה בשלושת השלבים שהגדרתי. אתה יכול להתאים את הטון, האורך והסגנון כדי להתאים לצרכים שלך. כדי להנחות את ה-AI, עקוב אחר בלוק ההוספה למטה לתהליך תצורה חלק.
הגדר את התפקיד והיעדים של הבינה המלאכותית עם בלוק הזהות והמטרה. הגדר את תפקידו ויעדיו כדי להבטיח שהוא מייצר תוכן המתאים לצרכים שלך ולתוצאות הרצויות שלך.
הגדר את הפעולות שלב אחר שלב עבור AI לעקוב, הבטחת גישה ברורה ומובנית ליצירת התוכן שלך.
ציין את הפורמטים שבהם ה-AI אמור לספק תוכן.
דוגמה להלן:
import { ChatPromptTemplate } from '@langchain/core/prompts'; const prompt = ChatPromptTemplate.fromMessages([ { role: 'system', content: ` # IDENTITY AND PURPOSE {identity} # STEPS {steps} # OUTPUT INSTRUCTIONS {formats} # INPUT INPUT: {input} `, }, ]);
ה- {input}
הוא המקום שבו הכנסתי את כל התמליל עבור GPT כדי לבצע את הסיכום.
הפניה לאופן שבו הוספתי את ההנחיה שלי ניתן למצוא כאן , עם דוגמה למטה:
לבסוף, כדי שזה יפעל, עליך להתקין @langchain/openai
ואת מפתח ה-API של OpenAI שלך מוכן. לאחר שהכל מסודר, אתה יכול ליזום את המודל ולהתחיל להעביר הנחיות והזנות ל-AI לקבלת תגובה.
import { ChatOpenAI } from '@langchain/openai'; // Instantiate Model const llm = new ChatOpenAI({ modelName: 'gpt-4o-mini', temperature: 0.7, // <-- feel free to adjust temperature here apiKey, }); // ... // add prompts here // ... // Ensure that chain.invoke correctly passes the variables result = await prompt.pipe(llm).invoke({ identity, steps, formats, input, }); // get result console.log('>> result?.content'); // Tweet 1: Introduction ... 🧵👇 (1/X) ...
מטעמי נוחות, ייצאתי את הפונקציה כ-CLI כך שיהיה לי קל להשתמש בו בעתיד.
כדי להשיג זאת, השתמשתי ב:
קטע מהקוד מסופק להלן (קוד מלא בסוף):
import { Command } from 'commander'; import chalk from 'chalk'; import ora from 'ora'; const spinner = ora('Loading...'); // Initialize the command line interface const program = new Command(); // Command to convert a YouTube URL program .argument('<url>') .description('Turn YouTube Videos into Twitter Threads with AI') .action(async url => { const apiKey = readApiKey(); // Read the saved API key // ... spinner.start(); await convertYt2Tweets(url, apiKey); // ... });
https://github.com/WorkSmarter-lol/yt2tweets-cli
שוב, אני מקווה שהפרויקט הזה יעזור לך להאיץ את הלמידה שלך ולעכל תוכן YouTube, או לשתף אותו עם החברים, המשפחה והעוקבים שלך.
אם אתה מעדיף לגשת לפרויקט מוכן ל-UI, יצרתי ממשק משתמש עבור אותו פרויקט. אתה יכול למצוא את הקישור למטה:
https://yt2tweets.worksmarter.lol