sanchay ai

Sanchay AI（生成式人工智慧應用）

上傳您的視頻，SanchayAI 將以有組織且易於訪問的方式生成關鍵元素（視頻轉錄、視頻字幕和視頻章節）。

專案現狀及貢獻潛力

該專案還處於起步階段，剛剛搭建了新的架構。它正處於一個關鍵階段，貢獻可以顯著塑造其未來和可擴展性。透過合適的環境和協作努力，它有潛力發展成為真正非凡的事物。

系統（簡而言之）

要求：

• MongoDB
• RabbitMQ
• 本地堆疊

有 2 個應用程式：

1. 網路應用程式

• 這是一個全端 NextJS 應用程式。
• 此專案依賴 3 項服務：
  • RabbitMQ
  • 本地堆疊
  • MongoDB

2. 勞工

• 這是一個基於 Python 的 RabbitMQ Worker，它監聽來自 Web 應用程式的請求並在背景處理它們。
• 該項目也依賴 3 項服務：
  • RabbitMQ
  • 本地堆疊
  • MongoDB

設定

在設定程式碼庫之前，設定程式碼庫所依賴的服務非常重要。

本地設定 RabbitMQ

• 如果您的系統上安裝了 docker，則可以使用以下命令設定 RabbitMQ
  • docker run -it --rm --name rabbitmq -p 5672:5672 -p 15672:15672 rabbitmq:3.13-management
  • 這將在 localhost:15672 上啟動 RabbitMQ（預設使用者名稱/密碼 = guest/guest）

或者

• 如果您不想使用 docker 進行設置，可以按照此處的步驟設定 RabbitMQ

設定 MongoDB

• 推薦：在 https://cloud.mongodb.com/ 免費建立資料庫叢集並使用連接字串

本地堆疊

• 請遵循此處提到的指南 - https://app.localstack.cloud/getting-started
• 透過執行指令aws s3 mb s3://sanchayai --endpoint-url=http://localhost:4566建立新儲存桶

上述服務啟動後，克隆 sanchay-ai 儲存庫

工人設定

• cd 進入 apps/worker 資料夾
• 遵循自述文件說明
• 點安裝
• python消費者.py

Web 應用程式設定

• cd 進入 apps/web-app 資料夾
• 遵循自述文件說明
• npm 安裝
• npm 運行開發

如果一切順利的話

• 您的 Web 應用程式應該在localhost:3000上監聽
• 您的 Rabbit-MQ 應該在http://localhost:15672/上執行
• 你的 localstack 應該會在http://localhost:4566上執行（這裡 chrome 上沒有顯示任何內容）

您可以運行該應用程式並上傳測試視頻，該視頻可在此處的程式碼庫中找到 - ./docs/video.mp4