НачатьНачать бесплатно

Загрузка транскриптов YouTube

В следующих упражнениях вы создадите чат-бот, который отвечает на вопросы о видео на YouTube — для этого транскрипты видео и дополнительные метаданные будут загружены в ваш индекс 'pinecone-datacamp'.

Для начала подготовьте данные из файла youtube_rag_data.csv и загрузите векторы со всеми метаданными в индекс 'pinecone-datacamp'. Данные представлены в DataFrame youtube_df.

Вот пример транскрипта из DataFrame youtube_df:

id: 
35Pdoyi6ZoQ-t0.0

title:
Training and Testing an Italian BERT - Transformers From Scratch #4

text: 
Hi, welcome to the video. So this is the fourth video in a Transformers from Scratch 
mini series. So if you haven't been following along, we've essentially covered what 
you can see on the screen. So we got some data. We built a tokenizer with it...

url: 
https://youtu.be/35Pdoyi6ZoQ

published: 
01-01-2024

Это упражнение является частью курса

Создание ИИ-приложений с Pinecone

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Инициализируйте клиент Pinecone, используя ваш API-ключ (клиент OpenAI доступен как client).
  • Извлеките метаданные 'id', 'text', 'title', 'url' и 'published' из каждой строки row.
  • Закодируйте texts с помощью модели 'text-embedding-3-small' от OpenAI.
  • Загрузите векторы и метаданные в пространство имён 'youtube_rag_dataset'.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Initialize the Pinecone client
pc = Pinecone(api_key="____")
index = pc.Index('pinecone-datacamp')

batch_limit = 100

for batch in np.array_split(youtube_df, len(youtube_df) / batch_limit):
    # Extract the metadata from each row
    metadatas = [{
      "text_id": row['____'],
      "text": row['____'],
      "title": row['____'],
      "url": row['____'],
      "published": row['____']} for _, row in batch.iterrows()]
    texts = batch['text'].tolist()
    
    ids = [str(uuid4()) for _ in range(len(texts))]
    
    # Encode texts using OpenAI
    response = ____(input=____, model="text-embedding-3-small")
    embeds = [np.array(x.embedding) for x in response.data]
    
    # Upsert vectors to the correct namespace
    ____(vectors=____(ids, embeds, metadatas), namespace='____')
    
print(index.describe_index_stats())
Редактировать и запускать код