Opis przepływu
Cel i korzyści
Przegląd przepływu pracy: Rozmowa z wideo na YouTube
Ten przepływ pracy umożliwia użytkownikom interaktywną rozmowę z transkrypcją dowolnego filmu na YouTube. Wystarczy podać adres URL filmu na YouTube, aby zadawać pytania i otrzymywać zwięzłe odpowiedzi na podstawie transkrypcji. System został zaprojektowany tak, by długie treści wideo były łatwo dostępne i przeszukiwalne poprzez konwersacyjną AI.
Opis przepływu krok po kroku
1. Inicjalizacja czatu i prowadzenie użytkownika
- Wyzwalacz otwarcia czatu: Przepływ pracy rozpoczyna się, gdy użytkownik otwiera czat. Uruchamia to proces i przygotowuje interfejs do interakcji z użytkownikiem.
- Wiadomość powitalna: Widget wiadomości wyświetla przyjazne powitanie:
"👋 Witaj w narzędziu Rozmowa z wideo na YouTube! Pomogę Ci zamienić długie filmy z YouTube w zwięzłe odpowiedzi🌐. Wpisz po prostu adres URL filmu na YouTube i poczekaj chwilę. Dam Ci znać, gdy będę gotowy odpowiedzieć na Twoje pytania. ✨📹" - Wyjście wiadomości: Wiadomość powitalna jest wyświetlana użytkownikowi na czacie, zachęcając go do podania adresu URL filmu na YouTube.
2. Obsługa wejścia od użytkownika
- Wejście czatu: System nasłuchuje wejścia od użytkownika, którym najczęściej jest adres URL filmu na YouTube oraz ewentualne pytania uzupełniające.
- Historia czatu: Wszystkie wcześniejsze wiadomości z czatu są przechowywane w pamięci, umożliwiając odpowiedzi z uwzględnieniem kontekstu i ciągłe, wieloetapowe rozmowy.
3. Pobieranie transkrypcji filmu
- Pobieranie z adresu URL: Po podaniu adresu URL z YouTube, przepływ wykorzystuje węzeł pobierający treść z URL, aby wyodrębnić transkrypcję (lub inną dostępną treść tekstową) z filmu. Węzeł ten jest skonfigurowany do obsługi do 30 000 tokenów, co umożliwia przetwarzanie długich filmów.
4. Q&A zasilane przez agenta
- Agent wywołujący narzędzia:
- Agent otrzymuje instrukcję działania jako profesjonalny badacz YouTube i osobisty asystent.
- Po otrzymaniu pytania od użytkownika agent korzysta z transkrypcji (pobranej przez węzeł URL) jako bazy wiedzy.
- Podpowiedź systemowa zapewnia, że agent udziela zwięzłych i dokładnych odpowiedzi oraz unika wymyślania informacji (“halucynacje”) w przypadku braku odpowiedzi w transkrypcji.
- Agent korzysta z historii czatu, aby zachować kontekst przy wielu pytaniach.
- Wyjście odpowiedzi: Odpowiedź agenta jest przekazywana użytkownikowi w interfejsie czatu, zamykając pętlę dla każdego pytania.
Struktura przepływu pracy
| Krok | Komponent | Cel |
|---|
| 1. Start czatu | ChatOpenedTrigger, MessageWidget | Powitanie użytkownika i przekazanie instrukcji |
| 2. Wejście użytkownika | ChatInput, ChatHistory | Odbieranie pytań użytkownika i zapamiętywanie historii rozmowy |
| 3. Pobranie transkrypcji | URLContent | Wyodrębnienie transkrypcji z filmu na YouTube |
| 4. Agent Q&A | ToolCallingAgent | Odpowiadanie na pytania na podstawie transkrypcji i kontekstu czatu |
| 5. Wyjście | ChatOutput | Wyświetlanie wiadomości i odpowiedzi użytkownikowi |
Korzyści i zastosowania
- Skalowalność: Przepływ ten pozwala każdemu na interakcję z praktycznie nieograniczoną liczbą filmów na YouTube bez ręcznego czytania transkrypcji.
- Automatyzacja: Proces pobierania transkrypcji i odpowiadania na pytania jest w pełni zautomatyzowany, co pozwala zaoszczędzić godziny ręcznej pracy.
- Lepsza dostępność: Użytkownicy mogą szybko uzyskać odpowiedzi z długich filmów edukacyjnych, wykładów czy dokumentów bez konieczności oglądania całości.
- Lepsze utrzymanie wiedzy: Kontekstowy, wieloetapowy czat pozwala zachować ciągłość rozmowy i obsługiwać bardziej złożone pytania oraz dopytywania.
Przykładowe zastosowania
- Szybkie podsumowanie kluczowych punktów z długiego wywiadu lub dokumentu.
- Zadawanie pytań o definicje, wyjaśnienia czy doprecyzowania poszczególnych części filmu.
- Wyodrębnianie list, osi czasu lub innych uporządkowanych informacji z treści wideo.
- Wspieranie badań dzięki szybkiemu Q&A na podstawie wielu źródeł wideo.
Podsumowanie
Ten przepływ pracy wprowadza automatyzację i konwersację opartą na AI do treści wideo z YouTube, czyniąc go wartościowym narzędziem dla nauczycieli, badaczy, studentów i odbiorców treści, którzy chcą wydobywać wartość z filmów bez ręcznego wysiłku. Można go łatwo skalować i dostosować do różnych typów treści wideo, maksymalizując produktywność i dostępność.
