Ciptakan pengetahuan yang dapat dinavigasi dari konten multi-media
FrogBase (sebelumnya Whisper-ui) menyederhanakan alur kerja download-transcribe-embed-index
untuk konten multi-media. Ia melakukannya dengan menautkan konten dari berbagai platform (yt_dlp) dengan model ucapan-ke-teks (OpenAI's Whisper), pembuat enkode gambar & teks (SentenceTransformers), dan penyimpanan penyematan (hnswlib).
️ Peringatan: Saat ini versi pra-rilis dan diketahui sangat tidak stabil. Untuk rilis stabil, silakan gunakan versi 1.x apa pun.
from frogbase import FrogBase
fb = FrogBase ()
fb . demo ()
fb . search ( "What is the name of the squeaky frog?" )
Dokumentasi Lengkap (WIP).
FrogBase juga hadir dengan UI siap pakai untuk pengguna non-teknis!
FrogBase saat ini menyediakan fungsionalitas untuk:
FrogBase juga menyertakan UI Streamlit untuk menyediakan GUI sederhana untuk fungsi di atas yang memungkinkan pengalaman interaktif yang dihosting secara lokal.
Bagian ini ditujukan untuk pengembang perangkat lunak yang ingin menggunakan FrogBase sebagai paket python.
Instal ffmpeg
dan FrogBase
sudo apt install ffmpeg
pip install frogbase
Impor FrogBase dan gunakan sebagai berikut -
from frogbase import FrogBase
fb = FrogBase ()
sources = [
"https://www.youtube.com/watch?v=HBxn56l9WcU" ,
"https://www.youtube.com/@hayabhay"
]
fb . add ( sources )
fb . search ( "What is the name of the squeaky frog?" )
Bagian ini ditujukan untuk pengguna non-teknis yang ingin menggunakan FrogBase terutama melalui Streamlit UI yang menyertainya.
Unduh rilis terbaru FrogBase dari sini dan unzip. Atau, Anda juga dapat mengkloning console git clone https://github.com/hayabhay/frogbase.git
Instal dependensi FrogBase secara manual dan jalankan UI.
Catatan: Ini juga memerlukan instalasi
ffmpeg
di sistem Anda. Anda dapat menginstalnya menggunakansudo apt install ffmpeg
di Ubuntu.
Menggunakan pip
pip install frogbase streamlit
streamlit run ui/01_?_Home.py
[Segera hadir] Petunjuk, lingkungan untuk instalasi menggunakan Docker & Anaconda