sanchay ai

Sanchay AI (une application d'IA générative)

Téléchargez votre vidéo et SanchayAI générera des éléments clés (transcription vidéo, sous-titres vidéo et chapitres vidéo) de manière organisée et facilement accessible.

Statut du projet et potentiel de contribution

Ce projet n’en est qu’à ses balbutiements et vient de s’échafauder avec une nouvelle architecture. Nous nous trouvons à une étape cruciale où les contributions peuvent façonner de manière significative son avenir et son évolutivité. Avec un environnement approprié et un effort de collaboration, il a le potentiel d’évoluer vers quelque chose de vraiment remarquable.

Système (En un mot)

Exigences:

• MongoDB
• LapinMQ
• Pile locale

Il existe 2 applications :

1. application Web

• Il s'agit d'une application NextJS fullstack.
• Le projet dépend de 3 services :
  • LapinMQ
  • Pile locale
  • MongoDB

2. travailleur

• Il s'agit d'un travailleur RabbitMQ basé sur Python qui écoute les requêtes de l'application Web et les traite en arrière-plan.
• Le projet dépend également de 3 services :
  • LapinMQ
  • Pile locale
  • MongoDB

Installation

Avant de configurer la base de code, il est important de configurer les services dont dépend la base de code.

Configurer RabbitMQ localement

• Si Docker est installé sur votre système, vous pouvez configurer RabbitMQ à l'aide de la commande
  • docker run -it --rm --name rabbitmq -p 5672:5672 -p 15672:15672 rabbitmq:3.13-management
  • Cela fera tourner RabbitMQ sur localhost:15672 (nom d'utilisateur/mot de passe par défaut = invité/invité)

OU

• Si vous ne souhaitez pas effectuer la configuration à l'aide de Docker, vous pouvez configurer RabbitMQ en suivant les étapes ici

Configurer MongoDB

• Recommandé : créez gratuitement un cluster de bases de données sur https://cloud.mongodb.com/ et utilisez la chaîne de connexion

Pile locale

• Suivez le guide mentionné ici - https://app.localstack.cloud/getting-started
• Créez un nouveau compartiment en exécutant la commande aws s3 mb s3://sanchayai --endpoint-url=http://localhost:4566

Une fois les services ci-dessus opérationnels, clonez le référentiel sanchay-ai

Configuration du travailleur

• cd dans le dossier apps/worker
• suivez les instructions Lisez-moi
• installation pip
• python consommateur.py

Configuration de l'application Web

• cd dans le dossier apps/web-app
• suivez les instructions Lisez-moi
• installation npm
• npm exécuter le développement

Si tout fonctionne bien,

• Votre application Web devrait écouter sur localhost:3000
• Votre Rabbit-MQ devrait fonctionner sur http://localhost:15672/
• Votre localstack devrait fonctionner sur http://localhost:4566 (rien à afficher sur Chrome ici)

Vous pouvez exécuter l'application et télécharger une vidéo de test disponible dans la base de code ici - ./docs/video.mp4