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멀티미디어 콘텐츠에서 탐색 가능한 지식 생성

FrogBase (이전의 속삭임-ui)는 멀티미디어 콘텐츠에 대한 download-transcribe-embed-index 작업 흐름을 단순화합니다. 다양한 플랫폼(yt_dlp)의 콘텐츠를 음성-텍스트 모델(OpenAI의 Whisper), 이미지 및 텍스트 인코더(SentenceTransformers), 임베딩 저장소(hnswlib)와 연결하여 이를 수행합니다.

️ 경고: 현재 시험판 버전이며 매우 불안정한 것으로 알려져 있습니다. 안정적인 릴리스의 경우 1.x 버전을 사용하십시오.

 from frogbase import FrogBase
fb = FrogBase ()
fb . demo ()
fb . search ( "What is the name of the squeaky frog?" )

전체 문서(WIP).

FrogBase에는 기술적인 지식이 없는 사용자도 바로 사용할 수 있는 UI도 함께 제공됩니다!

속삭임-UI-업데이트-demo.mp4

특징

FrogBase는 현재 다음과 같은 기능을 제공합니다.

yt_dlp를 사용하여 다양한 플랫폼(YouTube, TikTok, Vimeo 등)에서 미디어 파일을 다운로드하세요.
OpenAI의 Whisper를 사용하여 다운로드한 파일 및 로컬 파일의 오디오 스트림을 텍스트로 변환합니다.
문장 변환기를 사용하여 해당 비디오 세그먼트에서 전사된 텍스트를 삽입합니다.
hnswlib를 사용하여 포함된 콘텐츠 색인화 및 검색

FrogBase에는 또한 로컬에서 호스팅되는 대화형 경험을 가능하게 하는 위 기능에 대한 간단한 GUI를 제공하는 Streamlit UI가 포함되어 있습니다.

빠른 시작

소프트웨어 개발자
기술이 아닌 사용자

소프트웨어 개발자

이 섹션은 FrogBase를 Python 패키지로 사용하려는 소프트웨어 개발자를 위한 것입니다.

ffmpeg 및 FrogBase 설치

 sudo apt install ffmpeg
pip install frogbase

FrogBase를 가져와서 다음과 같이 사용하세요 -

 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?" )

기술이 아닌 사용자

이 섹션은 기본적으로 함께 제공되는 Streamlit UI를 통해 FrogBase를 사용하려는 비기술적인 사용자를 위한 것입니다.

여기에서 FrogBase의 최신 릴리스를 다운로드하고 압축을 푸세요. 또는 저장소 console git clone https://github.com/hayabhay/frogbase.git 복제할 수도 있습니다.
FrogBase 종속성을 수동으로 설치하고 UI를 실행합니다.
참고: 이를 위해서는 시스템에 ffmpeg 설치되어 있어야 합니다. Ubuntu에서는 sudo apt install ffmpeg 사용하여 설치할 수 있습니다.
1. 핍 사용
```
 pip install frogbase streamlit
streamlit run ui/01_?_Home.py
```