Nesse artigo, vamos explorar como criar um aplicativo de chat de podcast utilizando o modelo de speech-to-text Whisper e o armazenamento de vetores Pinecone. O aplicativo tem como objetivo converter arquivos de áudio de podcasts em texto e permitir que os usuários façam perguntas, semelhante a um aplicativo RAG (Retrieve and Generate).

Processo de criação do aplicativo

O processo de criação do aplicativo envolve cinco etapas:

1. Dividir os arquivos de áudio em chunks;
2. Transcrever o áudio em texto utilizando o modelo Whisper;
3. Converter o texto em embeddings utilizando o modelo Mini-LM;
4. Armazenar os embeddings em Pinecone;
5. Criar uma interface de usuário utilizando Streamlit para fazer perguntas e recuperar respostas.

Demonstração do processo

O speaker demonstra o processo passo a passo, criando uma conta no Pinecone, definindo um novo índice e dimensionando, instalando pacotes Python necessários, criando um arquivo Python e importando bibliotecas necessárias.

Transcrevendo áudio em texto

O aplicativo divide os arquivos de áudio em chunks, transcreve o áudio em texto utilizando o modelo Whisper e armazena os embeddings em Pinecone. Em seguida, é possível fazer perguntas sobre o conteúdo do podcast e obter respostas relevantes.

Armazenando em Pinecone

Os embeddings são armazenados em Pinecone, permitindo que os usuários façam perguntas e obtenham respostas rapidamente.

Consultando e respondingendo

O aplicativo utiliza o modelo de linguagem para responder às perguntas dos usuários, recuperando documentos relevantes do Pinecone e gerando uma resposta final.

Conclusão

Nesse artigo, vimos como criar um aplicativo de chat de podcast utilizando o modelo de speech-to-text Whisper e o armazenamento de vetores Pinecone. Esse aplicativo tem o potencial de revolucionar a forma como consumimos conteúdo de áudio, permitindo que os usuários façam perguntas e obtenham respostas rapidamente.

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