arian0zen/QueryWhisperer
📦 Open Source Projektarian0zen
Ein KI-gestütztes Tool, mit dem Nutzer Fragen zu YouTube-Videoinhalten stellen und sofortige Antworten erhalten können.
QueryWhisperer ist eine Full-Stack-KI-Anwendung, die die Lücke zwischen Videoinhalten und strukturierten Daten schließt. Im Kern nutzt das Projekt ytdl-core, um Audio aus YouTube-Videos zu extrahieren, das anschließend über die OpenAI Whisper API in präzise Transkriptionen umgewandelt wird. Diese Transkriptionen werden in Chunks unterteilt, eingebettet und in einer Pinecone-Vektordatenbank gespeichert, um eine semantische Suche zu ermöglichen. Das mit Node.js und Express erstellte Backend integriert LangChain zur Orchestrierung des LLM, wodurch das System Nutzeranfragen basierend auf dem Videokontext beantworten kann. Das Frontend wurde mit React entwickelt und bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zur Eingabe von Video-URLs und zum Empfang konversationeller Antworten. Diese Architektur demonstriert eine robuste Implementierung von RAG (Retrieval-Augmented Generation) für Multimedia-Inhalte und dient als hervorragende Referenz für Entwickler, die KI-Assistenten auf Videobasis erstellen möchten.
💡Highlights
- ├─Whisper API für Transkription
- ├─Vektorsuche via Pinecone
- └─LLM-Orchestrierung mit LangChain
🎯Für
- ├─KI-Entwickler
- └─Content Creator