ស្គ្រីបរៀបចំទិន្នន័យបម្លែងសំឡេងទាញយកអត្ថបទវីដេអូ YouTube និងរៀបចំវាឱ្យប្រើជាមួយគំរូស្វែងរក Semantic ជាមួយ OpenAI Embeddings និង Functions ។
ស្គ្រីបរៀបចំទិន្នន័យបម្លែងសំឡេងត្រូវបានសាកល្បងនៅលើកំណែចុងក្រោយ Windows 11, macOS Ventura និង Ubuntu 22.04 (និងលើស).
Important
យើងផ្តល់អនុសាសន៍ឱ្យអ្នកធ្វើបច្ចុប្បន្នភាព Azure CLI ទៅកំណែចុងក្រោយដើម្បីធានាការភាពសមរម្យជាមួយ OpenAI មើល ឯកសារណ៍
- បង្កើតក្រុមធនធាន
Note
សម្រាប់ការណែនាំទាំងនេះ យើងកំពុងប្រើក្រុមធនធានដែលមានឈ្មោះ "semantic-video-search" នៅ East US។ អ្នកអាចប្ដូរឈ្មោះក្រុមធនធានបាន ប៉ុន្តេលើពេលប្ដូរទីតាំងសម្រាប់ធនធាន, សូមពិនិត្ដតារាង ការចូលប្រើម៉ូដែល។
az group create --name semantic-video-search --location eastus- បង្កើតធនធាន Azure OpenAI Service។
az cognitiveservices account create --name semantic-video-openai --resource-group semantic-video-search \
--location eastus --kind OpenAI --sku s0- ទទួលបានចំណុចចប់ និងកូនសោសម្រាប់ប្រើប្រាស់ក្នុងកម្មវិធីនេះ
az cognitiveservices account show --name semantic-video-openai \
--resource-group semantic-video-search | jq -r .properties.endpoint
az cognitiveservices account keys list --name semantic-video-openai \
--resource-group semantic-video-search | jq -r .key1- ចេញផ្សាយម៉ូដែលដូចតទៅ៖
text-embedding-ada-002កំណែ2ឬលើស, មានឈ្មោះtext-embedding-ada-002gpt-35-turboកំណែ0613ឬលើស, មានឈ្មោះgpt-35-turbo
az cognitiveservices account deployment create \
--name semantic-video-openai \
--resource-group semantic-video-search \
--deployment-name text-embedding-ada-002 \
--model-name text-embedding-ada-002 \
--model-version "2" \
--model-format OpenAI \
--scale-settings-scale-type "Standard"
az cognitiveservices account deployment create \
--name semantic-video-openai \
--resource-group semantic-video-search \
--deployment-name gpt-35-turbo \
--model-name gpt-35-turbo \
--model-version "0613" \
--model-format OpenAI \
--sku-capacity 100 \
--sku-name "Standard"- Python 3.9 ឬលើស
អថេរបរិស្ថានខាងក្រោមត្រូវការដើម្បីបញ្ជាររបៀបស្គ្រីបរៀបចំទិន្នន័យបម្លែងសំឡេង YouTube។
ផ្តល់អនុសាសន៍បន្ថែមអថេរទៅអថេរបរិស្ថាន user របស់អ្នក។
Windows Start > Edit the system environment variables > Environment Variables > User variables សម្រាប់ [USER] > New។
AZURE_OPENAI_API_KEY \<your Azure OpenAI Service API key>
AZURE_OPENAI_ENDPOINT \<your Azure OpenAI Service endpoint>
AZURE_OPENAI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME \<your Azure OpenAI Service model deployment name>
GOOGLE_DEVELOPER_API_KEY = \<your Google developer API key>
ផ្តល់អនុសាសន៍បន្ថែមការនាំចេញខាងក្រោមទៅក្នុងឯកសារ ~/.bashrc ឬ ~/.zshrc របស់អ្នក។
export AZURE_OPENAI_API_KEY=<your Azure OpenAI Service API key>
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT=<your Azure OpenAI Service endpoint>
export AZURE_OPENAI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME=<your Azure OpenAI Service model deployment name>
export GOOGLE_DEVELOPER_API_KEY=<your Google developer API key>-
ដំឡើង git client ប្រសិនបើមិនទាន់ត្រូវបានដំឡើង។
-
ពីចំហៀង
Terminal, បកចម្លងគំរូទៅកាន់ថត repo ដែលអ្នកចូលចិត្ត។git clone https://github.com/gloveboxes/semanic-search-openai-embeddings-functions.git
-
ធ្វើដំណើរទៅថត
data_prep។cd semanic-search-openai-embeddings-functions/src/data_prep -
បង្កើតបរិបទ Python virtual ។
នៅលើ Windows:
python -m venv .venvនៅលើយ macOS និង Linux:
python3 -m venv .venv
-
បើកបរិបទ Python virtual ។
នៅលើ Windows:
.venv\Scripts\activate
នៅលើយ macOS និង Linux:
source .venv/bin/activate -
ដំឡើងបណ្ណាល័យដែលត្រូវការ។
នៅលើ Windows:
pip install -r requirements.txtនៅលើយ macOS និង Linux:
pip3 install -r requirements.txt
.\transcripts_prepare.ps1./transcripts_prepare.shការបដិសេធ៖
ឯកសារនេះត្រូវបានបកប្រែដោយប្រើសេវាកម្មបកប្រែ AI Co-op Translator។ ក្នុងខណៈដែលយើងខិតខំរកភាពត្រឹមត្រូវ សូមជ្រាបថាការបកប្រែដោយស្វ័យប្រវត្តិនេះអាចមានកំហុស ឬការបាត់បង់ភាពត្រឹមត្រូវខ្លះ។ ឯកសារដើមក្នុងភាសាម្ខាងគឺជាអ្នកផ្តល់ព័ត៌មានដែលមានអាជ្ញាធរមានសុពលភាព។ សម្រាប់ព័ត៌មានសំខាន់ៗ ការបកប្រែដោយអ្នកជំនាញមនុស្សគឺជាជម្រើសដែលបានណែនាំ។ យើងមិនទទួលខុសត្រូវចំពោះការយល់ច្រឡំ ឬការបញ្ចេញមតិមិនត្រឹមត្រូវដែលកើតមានអំពីការប្រើប្រាស់ការបកប្រែនេះឡើយ។