AI Youtube Briefer

Transcribe un video de Youtube y lo procesa con IA para obtener un resumen completo del contenido con un solo click

Main Window Example

1.- Obtiene el transcript

Obtiene el transcript de un video de youtube y rompiendolo en secciones mas pequeñas analiza cada seccion y toma notas.

2.- Crea RAG

Genera un RAG del texto, permitiendo al usuario hacer preguntas sobre el video y la AI le responde utilizando el contexto

3.- Resumen y preguntas

Condensa todas las notas y las organiza en un solo documento en una interfaz que te permite interactuar con el texto

Arquitectura

RAG Conversacional

Input query
history_aware_retriever
“Contextualize
query” prompt
LLM
Contextualized
query
Retriever
question_answer_chain
Documents
“Answer question”
prompt
LLM
Answer
Chat history

history_aware_retriever

Utilizando LangChain creamos un flujo donde puedes conversar con el video (transcript) e incluye memoria. Recuerda cosas que ya han hablado porque es una conversacion.

question_answer_chain

Por configuración puedes ajustar diferentes parámetros como los modelos a utilizar en cada paso. Permitiendo un control fino sobre tu presupuesto y estilo de uso.

Recuperación

Búsqueda Híbrida

BM25
(sparse retriver)
lancedb
(Dense retriver)
(Ensamble Retriver)
Hybrid
Search
Relevant documents
LLM
Q&A

from: medium.com

BM25 — Sparse Retriever

Búsqueda por palabras clave: introduce una palabra o frase y se centra en los términos exactos o estrechamente relacionados. Alta precisión para coincidencias literales.

lancedb — Dense Retriever

Búsqueda vectorial por significado semántico: aunque las palabras no coincidan exactamente, si el significado es relevante el documento se recuperará.

Ensemble — Lo mejor de ambos

Combina los resultados de ambos retrievers ponderando sus scores. El LLM recibe los documentos más relevantes y genera respuestas con mayor cobertura y precisión.