5分钟内使用Python构建LangChain音频应用

目录

1. 引言
2. 准备工作
   • 创建Python虚拟环境
   • 安装必要的库
3. 读取音频文件
4. 运用Langchain的LLMs
5. 结论
6. 常见问题解答

引言

嗨大家好，我是来自Assembly AI的Smitha。在这个视频中，我将向大家展示如何在Python中将音频数据集成到Langchain应用程序中。我们要做的是将这个视频的音频提取出来，并将其加入到一个空白的Langchain LLM应用程序中，并对其进行问答。如果你还不知道什么是Langchain，Langchain是用于构建LLM应用程序的框架。想要更加深入的了解，请观看上方的视频。

准备工作

首先，我已经创建了一个名为demo.py的空Python文件。接下来，我们将创建一个Python虚拟环境，并在其中下载所需的库。请打开终端，输入以下命令：

python3 -m venv VN

接下来，我们需要激活虚拟环境，可以通过运行以下命令来实现：

source VN/bin/activate

一旦激活成功，你将会在终端中看到相应的提示。接下来，我们将安装三个所需的Python库。请运行以下命令：

pip install AssemblyAI
pip install langchain
pip install openai

这三个库分别是我们这个项目所需要的。准备工作完成后，我们就可以开始编写代码了。

读取音频文件

首先我们导入了所需的模块，分别是assemblyai.audio_transcript_loader用于加载音频和转录，OpenAI用于LLMs，load_qa_chain和qa.chain.run方法用于问答。接下来，我们将导入音频文件。我已经在这里创建了一个名为"Transformers_video.mp3"的音频文件，如果你愿意，也可以使用其他的文件。我们将通过以下代码导入音频文件：

audio_file = "Transformers_video.mp3"
loader = assemblyai.audio_transcript_loader
docs = loader(audio_file)
transcript = docs.transcript
print(transcript)

这段代码的作用是将音频文件上传，然后将其转录成文字，并存储在变量docs中。通过打印transcript，我们可以查看转录的结果。

运用Langchain的LLMs

现在我们已经得到了音频文件的转录，接下来我们要使用Langchain的LLMs对其进行处理。我们将使用OpenAI的LLM，并创建一个QA_chain对象。我们将使用load_qa_chain方法来加载这个对象，并传入OpenAI和我们感兴趣的LLM类型。然后，我们将使用QA_chain.run方法传入两个输入，即我们之前创建的docs变量（其中包含转录内容）和我们想要问的问题。

llm = openai.LLM()
QA_chain = llm.load_qa_chain(openai, "question_and_answer")
answer = QA_chain.run(docs, "What are Transformers?")
print(answer)

这段代码的作用是使用LLMs来回答问题。我们传入了问题和转录内容，并打印出答案。

结论

通过以上步骤，我们将音频文件的转录内容加载到了Langchain的LLMs中，并成功进行了问答。这项技术非常酷，可以应用到许多不同的领域中。特别是在处理音频数据方面，因为音频数据是我们现在最常见的一种数据类型，所以使用像这样的工具来构建应用程序是非常有意义的。希望这个视频对你们有所帮助，请在下方的评论区告诉我们你的想法。感谢大家的观看，记得订阅获取更多人工智能内容！

常见问题解答

问：什么是Langchain?

答：Langchain是用于构建LLM应用程序的框架。

问：如何安装所需的库？

答：可以使用pip命令来安装所需的库，具体命令如下：

pip install assemblyai
pip install langchain
pip install openai