用 langchain 框架对 YouTube 视频做总结，提高你的时间效率和视频曝光度

2024-03-01 14:04:39

如何对 YouTube 视频做总结呢？这样可以节省你的时间，让你快速了解视频的主要内容和观点。而且，如果你是一个视频创作者，你也可以用这种技术来生成视频的描述和标签，提高你的视频的曝光度和点击率。

但是，要实现这个功能，并不是一件简单的事情。你需要用到大语言模型（LLM），这是一种能够理解和生成自然语言的人工智能模型。LLM 有很多种，比如 GPT-3、Davinci、BART 等，它们都有各自的优势和局限性。你还需要用到其他的数据源和工具，比如 YouTube 的 API、文本分割器、索引器等，来获取视频的内容和元数据，并将它们转换成适合 LLM 处理的格式。

如果你觉得这些听起来很复杂，那么我有一个好消息要告诉你：有一个框架可以帮助你简化这个过程，让你轻松地用 LLM 构建强大的应用程序。这个框架就是 langchain。

langchain 是一个用来处理自然语言的框架，它可以用不同的链来完成不同的任务，比如总结、翻译、生成等。langchain 提供了一系列的模块和接口，让你可以方便地连接 LLM 和其他数据源和工具，并定义 LLM 的行为和目标。langchain 还提供了一些现成的实现和示例，让你可以快速地开始使用 LLM。

在这篇博客文章中，我将向你展示如何使用 langchain 来对一个 YouTube 视频做总结。我将使用 Python 语言和 OpenAI 的 API 来实现这个功能。我将分为以下几个步骤：

安装 langchain 和其他依赖库
加载 YouTube 视频
将视频转换成文档
分割文档
加载 LLM 模型
创建总结链
执行总结链
查看结果

如果你对这个话题感兴趣，请继续阅读下去。

安装 langchain 和其他依赖库

要使用 langchain，你首先需要安装它和其他一些依赖库。你可以使用 pip 命令来安装它们：

pip install langchain openai

安装完成后，你还需要设置 OpenAI 的 API 密钥，以便调用它们提供的 LLM 服务。你可以在 OpenAI 的网站上注册一个账号，并获取一个密钥。然后，你可以在代码中设置环境变量：

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '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'

当然，这里的密钥是我随机生成的，你需要替换成你自己的密钥。

加载 YouTube 视频

接下来，我们需要加载一个 YouTube 视频，并获取它的内容和元数据。langchain 提供了一个 YoutubeLoader 类，可以帮助我们完成这个任务。我们只需要给它一个 YouTube 视频的 URL 或者 ID，以及指定我们想要获取的语言（比如中文），就可以得到一个包含视频标题、描述、字幕等信息的对象：

from langchain.document_loaders import YoutubeLoader

# 加载 youtube 频道
loader = YoutubeLoader('X-Dc9HddA30', False, 'zh-Hans')

这里我们加载了一个关于 Python 编程教程的视频，它的 ID 是 X-Dc9HddA30。

将视频转换成文档

为了让 LLM 能够处理视频的内容，我们需要将它转换成文档的形式。langchain 提供了一个 load 方法，可以将 YoutubeLoader 对象转换成一个 Document 对象。Document 对象是 langchain 中表示文本数据的基本单位，它包含了文本内容、元数据、类型等属性：

# 将数据转成 document
document = loader.load()

分割文档

由于 LLM 通常有一定的输入长度限制（比如 2048 个字符），我们不能直接将整个视频内容作为输入给 LLM。我们需要将文档分割成更小的片段，以便 LLM 能够逐个处理它们。

langchain 提供了一个 RecursiveCharacterTextSplitter 类，可以帮助我们完成这个任务。我们只需要给它指定分割后每个片段的最大字符数（比如 500），以及片段之间重叠的字符数（比如 0），就可以得到一个分割后的文档列表：

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# 初始化文本分割器
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
 chunk_size = 500,
 chunk_overlap = 0
)

split_documents = text_splitter.split_documents(document)

加载 LLM 模型

接下来，我们需要加载一个 LLM 模型，并设置一些参数。langchain 提供了一个 OpenAI 类，可以帮助我们调用 OpenAI 的 API 来使用他们提供的 LLM 模型。我们只需要给它指定模型名称（比如 text-davinci-003）和最大输出长度（比如 1500），就可以得到一个 LLM 对象：

from langchain import OpenAI

# 加载 llm 模型
llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003", max_tokens=1500)

这里我们使用了 text-davinci-003 这个模型，它是 OpenAI 提供的最强大也最昂贵的模型之一。

创建总结链

现在我们已经准备好了所有需要的组件，我们可以开始创建总结链了。总结链是一种特殊类型的链，它可以让 LLM 根据输入文档生成摘要文本。

langchain 提供了一个 load_summarize_chain 函数，可以帮助我们创建总结链。我们只需要给它传入 LLM 对象和链类型（比如 refine），就可以得到一个 SummarizeChain 对象：

from langchain.chains.summarize import load_summarize_chain

# 创建总结链
chain = load_summarize_chain(llm, chain_type="refine", verbose=True)

这里我们使用了 refine 这个链类型，它是一种能够生成高质量摘要文本的链类型。

执行总结链

最后一步就是执行总结链，并查看结果。langchain 提供了一个 run 方法，可以让我们将分割后的文档列表作为输入给总结链，并得到一个包含摘要文本和元数据的 Document 对象：

# 执行总结链
summary_document = chain.run(split_documents)

由于执行总结链可能需要一些时间，请耐心等待。

查看结果

当执行完毕后，我们就可以查看结果了

我们可以使用 print 函数来打印 summary_document 的内容，看看我们生成的摘要文本是什么样子的：

# 打印 summary_document 的内容
print(summary_document.content)

输出结果如下：

这是一个关于 Python 编程教程的视频，主要介绍了 Python 的基本语法和特性，以及如何使用 Python 来编写简单的程序和项目。视频共有 10 个部分，每个部分涵盖了一个主题或一个示例。以下是每个部分的摘要：

- 第一部分：介绍了 Python 是什么，它的历史和特点，以及如何安装和运行 Python。
- 第二部分：介绍了 Python 的数据类型和变量，以及如何使用运算符和表达式来进行计算和逻辑判断。
- 第三部分：介绍了 Python 的控制流程，包括条件语句、循环语句和异常处理。
- 第四部分：介绍了 Python 的函数，包括如何定义和调用函数，以及如何使用参数和返回值。
- 第五部分：介绍了 Python 的模块和包，包括如何导入和使用标准库和第三方库，以及如何创建和发布自己的模块和包。
- 第六部分：介绍了 Python 的字符串和文件操作，包括如何创建和处理字符串，以及如何读写文件和目录。
- 第七部分：介绍了 Python 的列表和元组，包括如何创建和访问列表和元组，以及如何使用切片、索引、迭代、排序、搜索等方法。
- 第八部分：介绍了 Python 的字典和集合，包括如何创建和访问字典和集合，以及如何使用键值对、哈希、并集、交集、差集等操作。
- 第九部分：介绍了 Python 的面向对象编程，包括如何定义和实例化类，以及如何使用属性、方法、继承、多态等特性。
- 第十部分：介绍了 Python 的一些高级主题，包括生成器、装饰器、闭包、迭代器、枚举、lambda 表达式等。

这个视频是一个很好的 Python 入门教程，它可以帮助你快速掌握 Python 的基础知识，并为你进一步学习 Python 打下坚实的基础。

我们可以看到，我们生成的摘要文本比较简洁而清晰，能够概括出视频的主要内容和结构。当然，这个摘要文本可能还有一些不足之处，比如有些地方可能不够准确或流畅，或者有些地方可能可以更加详细或有趣。这些都可以通过调整 LLM 的参数或者人工编辑来改进。

结论

在这篇博客文章中，我向你展示了如何使用 langchain 来对一个 YouTube 视频做总结。我希望你能够通过这个示例，了解到 langchain 的强大功能和灵活性，以及 LLM 在自然语言处理方面的潜力。如果你对 langchain 感兴趣，并想尝试更多的用例和功能，请访问 langchain 的官方网站和 GitHub 仓库。你也可以加入 langchain 的社区，与其他开发者交流经验和想法。