Ich habe eine persönliche Suchmaschine mit OpenAI und Pinecone erstellt

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Ich habe eine persönliche Suchmaschine mit OpenAI und Pinecone erstellt

Inhaltsverzeichnis

  1. Einführung in die persönliche Suchmaschine
  2. Warum habe ich eine persönliche Suchmaschine erstellt?
  3. Schritt 1: Datenbeschaffung 3.1 Konvertierung von YouTube-Videos in Text 3.2 Transkription der YouTube-Videos
  4. Schritt 2: Erstellung von Embeddings 4.1 Was sind Embeddings? 4.2 Verwendung von OpenAI Embeddings API
  5. Schritt 3: Hosting der Daten 5.1 Die Herausforderung der Datenmenge 5.2 Nutzung von Pinecone zur Hosting-Lösung
  6. Schritt 4: Erstellung der Webanwendung 6.1 Verwendung von Next JS und Tailwind CSS 6.2 Funktionalität der Webanwendung
  7. Verbesserungsmöglichkeiten und zukünftige Pläne
  8. Fazit
  9. Quellenverzeichnis

📚 Einführung in die persönliche Suchmaschine

Eine persönliche Suchmaschine ist ein Suchwerkzeug, das von einer Person für ihre eigenen Zwecke entwickelt wurde. Anders als reguläre Suchmaschinen, die das gesamte Internet durchsuchen, ermöglicht eine persönliche Suchmaschine die gezielte Suche nach Inhalten, die von der Person selbst erstellt wurden. In diesem Artikel werde ich darüber berichten, wie ich meine persönliche Suchmaschine gebaut habe und welche Schritte ich dabei durchlaufen habe.

🤔 Warum habe ich eine persönliche Suchmaschine erstellt?

Die Idee, eine persönliche Suchmaschine zu erstellen, kam mir, als ich die OpenAI Embeddings API entdeckte. Ich fand diese Technologie faszinierend und beschloss, daraus ein interessantes Projekt zu machen. Außerdem wollte ich eine Möglichkeit haben, schnell und effizient nach Inhalten auf meinem eigenen YouTube-Kanal zu suchen. Dieser Artikel wird den Prozess beschreiben, den ich durchlaufen habe, um meine persönliche Suchmaschine zu erstellen.

💡 Schritt 1: Datenbeschaffung

Um meine persönliche Suchmaschine zu füllen, musste ich zunächst die benötigten Daten erhalten. Da ich YouTube-Videos erstelle, war mein erster Schritt die Konvertierung meiner Videos in Text. Glücklicherweise bietet YouTube eine Transkript-API an, mit der ich die Transkripte meiner Videos automatisch generieren konnte. Dies hat mir viel Zeit und Aufwand erspart.

🎥 3.1 Konvertierung von YouTube-Videos in Text

Die Konvertierung meiner YouTube-Videos in Text war überraschend einfach dank der Transkript-API von YouTube. Mit nur wenigen Zeilen Python-Code konnte ich alle meine Videos in Transkripte umwandeln. Diese Transkripte werden bereits satzweise aufgeschlüsselt und mit Zeitstempeln versehen, was die spätere Suche erleichtert.

📝 3.2 Transkription der YouTube-Videos

Nachdem ich die Textversionen meiner YouTube-Videos erhalten hatte, musste ich die Embeddings generieren, um eine semantische Suche zu ermöglichen. Embeddings sind Vektordarstellungen von Text, die mathematische Operationen ermöglichen. Für die Generierung der Embeddings nutzte ich die OpenAI Embeddings API.

⚙️ Schritt 2: Erstellung von Embeddings

Bei der semantischen Suche ist es wichtig, die Bedeutung der Wörter zu verstehen, auch wenn sie sich in der Schreibweise unterscheiden. Die Verwendung von Embeddings ermöglicht eine bessere Erfassung der Bedeutung von Wörtern. So können beispielsweise ähnliche Begriffe gefunden werden, auch wenn sie unterschiedlich geschrieben sind. Die OpenAI Embeddings API ermöglichte es mir, die Embeddings meiner Textdaten zu generieren.

🌐 4.1 Was sind Embeddings?

Embeddings sind Vektordarstellungen von Text, die mathematische Operationen erlauben. Diese mathematischen Operationen können zur Berechnung der Ähnlichkeit zwischen verschiedenen Texten verwendet werden. Die Verwendung von Embeddings ermöglicht eine semantische Suche, bei der nicht nur der Text selbst, sondern auch die Bedeutung hinter den Wörtern berücksichtigt wird.

👩‍💻 4.2 Verwendung von OpenAI Embeddings API

Die OpenAI Embeddings API ermöglichte es mir, die Embeddings für meine Textdaten zu generieren. Ich schickte den Text an die API und erhielt die entsprechenden Embeddings zurück. Die Dateigröße der Embeddings war erstaunlich groß - 972 Megabyte. Um die Berechnungen effizient durchzuführen, entschied ich mich für die Nutzung einer Cloud-Computing-Ressource.

☁️ Schritt 3: Hosting der Daten

Mit der steigenden Datenmenge wurde es immer schwieriger, die Suchfunktion lokal auf meinem Computer durchzuführen. Daher entschied ich mich für das Hosting der Daten auf einer externen Plattform. Nach einiger Recherche entschied ich mich für Pinecone, eine einfache Lösung zur Verwaltung von Embeddings.

🌲 5.1 Die Herausforderung der Datenmenge

Die Größe der Embeddings-Datei betrug bereits 972 Megabyte und würde weiter anwachsen, wenn ich zusätzliche Datenquellen einbeziehen würde. Es war klar, dass ich eine Hosting-Lösung benötigen würde, um die Daten effizient verwalten zu können.

🏢 5.2 Nutzung von Pinecone zur Hosting-Lösung

Pinecone erwies sich als ideale Lösung für das Hosting meiner Daten. Mit nur wenigen Zeilen Python-Code konnte ich meine gesamte Datenbank auf Pinecone hochladen. Pinecone bietet eine Funktion zum Finden der am besten passenden Vektoren zu einem gegebenen Vektor. Dies war eine äußerst nützliche Funktion für den Aufbau meiner Suchmaschine.

🖥️ Schritt 4: Erstellung der Webanwendung

Nun war es an der Zeit, die eigentliche Webanwendung zu erstellen. Da meine Front-End-Fähigkeiten begrenzt sind, entschied ich mich für die Verwendung von Next.js und Tailwind CSS. Die Webanwendung ermöglicht es dem Benutzer, Suchbegriffe einzugeben, diese an die OpenAI Embeddings API zu senden und die resultierenden Suchergebnisse von Pinecone zu erhalten.

✨ 6.1 Verwendung von Next JS und Tailwind CSS

Next.js und Tailwind CSS waren die perfekte Kombination für den Aufbau meiner Webanwendung. Next.js ermöglichte es mir, schnell und effizient eine reaktionsschnelle Anwendung zu erstellen, während Tailwind CSS das Styling vereinfachte.

🔍 6.2 Funktionalität der Webanwendung

Die Webanwendung nimmt einen Suchbegriff entgegen und sendet diesen an die OpenAI Embeddings API. Der zurückgegebene Vektor wird dann an die Pinecone API gesendet, um die besten Suchergebnisse zu erhalten. Die Suchergebnisse werden dem Benutzer präsentiert, wobei jeder Treffer einen Link zu dem relevanten YouTube-Video enthält.

🚀 Verbesserungsmöglichkeiten und zukünftige Pläne

Obwohl meine persönliche Suchmaschine bereits funktioniert, gibt es noch einige Verbesserungen, die ich gerne vornehmen möchte. Dazu gehören die Integration weiterer Datenquellen, die Optimierung der Benutzeroberfläche und die Erhöhung der Geschwindigkeit. Trotzdem bin ich sehr zufrieden mit dem Ergebnis und freue mich darauf, weitere Projekte zu entwickeln.

📝 Fazit

Der Bau meiner persönlichen Suchmaschine war eine spannende Herausforderung. Von der Beschaffung der Daten bis zur Erstellung der Webanwendung gab es viele interessante Schritte zu durchlaufen. Dank der Technologien wie der OpenAI Embeddings API und Pinecone konnte ich ein effizientes Suchwerkzeug entwickeln, das mir dabei hilft, schnell und einfach meine eigenen Inhalte zu durchsuchen.

📚 Quellenverzeichnis

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