StreamRAG: 영상 검색 및 영상과의 채팅 120

StreamRAG는 비디오 검색 및 스트리밍 프록시 도구로, StreamRAG를 통해 ChatGPT에서 비디오 라이브러리와 대화하고 비디오 스트림을 시청할 수 있습니다.

StreamRAG는 수백 시간의 비디오 콘텐츠에서 사용자가 입력한 요구 사항에 맞는 관련 비디오 순간을 찾아 즉시 비디오 클립을 반환합니다. 즉, 비디오 콘텐츠의 모든 순간을 검색할 수 있습니다.

StreamRAG는 저장된 대량의 비디오 자료를 신속하게 탐색하여 해당 콘텐츠나 주제를 포함하는 비디오 클립을 찾아 이를 사용자에게 보여줍니다. 이렇게 하면 검색한 내용과 관련된 비디오 부분을 바로 시청할 수 있습니다.

StreamRAG는 어떤 역할을 하나요?

StreamRAG를 사용하면 사용자는 비디오를 업로드하고, 비디오 컬렉션을 생성하며, 이러한 비디오 내에서 검색하여 실시간 비디오 응답이나 편집 결과를 얻을 수 있습니다. 또한 사용자는 자신의 비디오 컬렉션을 ChatGPT 스토어에 게시하여 다른 사람들이 검색하고 사용할 수 있도록 할 수 있습니다.

• 비디오 라이브러리 생성: 여러 비디오를 업로드하여 비디오 라이브러리 또는 컬렉션을 만듭니다.

• 비디오 검색 및 응답: 이러한 비디오에서 검색하면 실시간 비디오 응답이나 편집 결과를 즉시 얻을 수 있습니다.

• GPTs 게시: ChatGPT의 GPT 스토어에서 검색 가능한 컬렉션을 게시할 수 있습니다. 이는 풍부한 비디오 콘텐츠를 더 넓은受众과 공유하거나, 개인 전용으로 유지하거나, 선택한 그룹 내에서 공유할 수 있음을 의미합니다.

• 텍스트 응답 요약 (RAG): 요약된 텍스트 답변을 받습니다.

• 비디오 핵심 인사이트: 특정 비디오에서 "31화의 요점"과 같은 핵심 통찰을 얻습니다.

• 오픈 소스 및 사용 편의성: StreamRAG는 오픈 소스이므로 모든 요구 사항을 충족하기 위해 접근하고 수정할 수 있습니다. ai와 비디오 데이터베이스에 익숙하지 않더라도 StreamRAG는 사용자 친화적이고 구현하기 쉽게 설계되었습니다.
  

StreamRAG는 어떻게 사용하나요?

1. API 키 받기: VideoDB 콘솔에 가입합니다 (처음 50회 업로드 무료, 신용카드 필요 없음).

2. VIDEO_DB_API_KEY 설정: .env 파일에 키를 입력합니다.

3. 종속성 설치: 터미널에서 실행합니다.

4. VideoDB에 컬렉션 업로드: upload.py에 링크를 추가합니다.

5. 로컬에서 실행: python app.py로 flask 서버를 시작합니다.