YouTube-Transkriptzusammenfassung mit Strapi und Open AI erstellen

In der heutigen digitalen Welt ist die Automatisierung von Aufgaben zur Content-Erstellung unerlässlich, um Zeit zu sparen und die Effizienz zu steigern. Dieser Artikel zeigt, wie Sie mit Strapi, einer Headless-CMS-Plattform, und Open AI, einem führenden Anbieter von KI-Technologien, YouTube-Transkripte automatisch zusammenfassen können. Diese Methode ermöglicht es Ihnen, schnell wertvolle Zusammenfassungen aus langen Videoinhalten zu generieren, was besonders für SEO-Zwecke und zur Verbesserung der Benutzererfahrung nützlich ist.

Was ist Strapi und warum ist es ideal für Headless-CMS-Anwendungen?

Strapi ist ein Open-Source-Headless-CMS, das es Entwicklern ermöglicht, flexible, leicht anpassbare APIs zu erstellen. Im Gegensatz zu traditionellen CMS-Systemen entkoppelt Strapi das Backend (Content-Management) vom Frontend (Darstellung). Dies bietet höhere Flexibilität bei der Gestaltung der Benutzeroberfläche und der Integration mit verschiedenen Plattformen. Strapi ist ideal für die Erstellung von APIs, die von Webanwendungen, mobilen Apps und anderen digitalen Produkten genutzt werden können. Durch seine einfache Bedienbarkeit und die Möglichkeit, Inhalte über REST oder GraphQL abzurufen, ist Strapi eine ausgezeichnete Wahl für moderne Webentwicklungsprojekte. Die Fähigkeit, Inhalte zentral zu verwalten und über verschiedene Kanäle bereitzustellen, macht Strapi zu einem wertvollen Werkzeug für Content-Strategen und Entwickler.

Einführung in LangChain und seine Rolle bei der AI-Integration

LangChain ist eine Bibliothek, die die Integration von künstlicher Intelligenz in Anwendungen vereinfacht. Sie bietet eine Reihe von Werkzeugen und Schnittstellen, die es Entwicklern ermöglichen, AI-gestützte Apps schnell und effizient zu erstellen. LangChain abstrahiert die Komplexität der direkten Interaktion mit AI-Modellen wie Open AI und bietet stattdessen eine benutzerfreundliche API. Dies ermöglicht es, AI-Funktionen wie Textzusammenfassung, semantische Suche und Dialogsysteme in bestehende Anwendungen zu integrieren. LangChain unterstützt verschiedene AI-Modelle und -Plattformen, was es zu einem vielseitigen Werkzeug für die AI-gestützte Softwareentwicklung macht.Durch die Verwendung von LangChain können Entwickler ihre Anwendungen schnell mit intelligenten Funktionen ausstatten, ohne sich tief in die technischen Details der AI-Modelle einarbeiten zu müssen.

Open AI: Die treibende Kraft hinter der intelligenten Textzusammenfassung

Open AI ist ein führendes Unternehmen im Bereich der künstlichen Intelligenz, das eine Vielzahl von fortschrittlichen AI-Modellen anbietet. Diese Modelle, wie beispielsweise GPT-4, sind in der Lage, komplexe Aufgaben wie Textgenerierung, Übersetzung und Zusammenfassung durchzuführen. Die Modelle von Open AI basieren auf tiefen neuronalen Netzen und werden kontinuierlich durch große Datenmengen trainiert, um ihre Genauigkeit und Effektivität zu verbessern. Für die Textzusammenfassung bietet Open AI Modelle, die in der Lage sind, lange Texte zu analysieren und die wichtigsten Informationen in prägnanter Form zusammenzufassen. Diese Technologie ist besonders nützlich, um schnell einen Überblick über lange Dokumente, Artikel oder eben YouTube-Transkripte zu erhalten. Durch die Kombination von Strapi, LangChain und Open AI können Sie eine hochmoderne Lösung zur automatischen Content-Zusammenfassung erstellen.

Schritt 1: Installation der notwendigen Pakete

Bevor Sie mit der eigentlichen Entwicklung beginnen können, müssen Sie die erforderlichen Pakete installieren. Dies umfasst die Strapi-CLI, LangChain und Open AI-Abhängigkeiten. Verwenden Sie Yarn oder npm, um diese Pakete zu Ihrem Projekt hinzuzufügen.

yarn add @langchain/OpenAI langchain

Dieser Befehl installiert die LangChain-Bibliothek und die Open AI-Integration, die für die Kommunikation mit den Open AI-Modellen erforderlich ist.

Stellen Sie sicher, dass Sie die Pakete im Frontend Ihres Projekts installieren, um Kompatibilitätsprobleme zu vermeiden.

npx create-strapi-app my-project --quickstart

Mit diesem Befehl erstellen Sie ein neues Strapi-Projekt. Das --quickstart Flag beschleunigt die Einrichtung und verwendet Standardeinstellungen, um den Prozess zu vereinfachen. Nach der Installation können Sie das Strapi-Backend über yarn develop starten und mit der Konfiguration beginnen. Achten Sie darauf, während der Installation einen Namen für Ihr Projekt zu wählen, der Ihre Absichten widerspiegelt, z.B. youtube-summary-app.

Schritt 2: Konfiguration der API-Route in Next.js

Um die Zusammenfassungsanfragen zu verarbeiten, erstellen Sie eine API-Route in Next.js. Navigieren Sie zum src/app/api-Verzeichnis und erstellen Sie eine Datei namens summarize/route.ts. Diese Datei wird die Logik zur Entgegennahme der YouTube-Video-ID und zur Generierung der Zusammenfassung enthalten. Importieren Sie die notwendigen Abhängigkeiten von LangChain und Open AI, um die Kommunikation mit den AI-Modellen zu ermöglichen. Definieren Sie eine asynchrone Funktion, die die Anfrage entgegennimmt und die Zusammenfassung generiert.

import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
import { PromptTemplate } from "langchain/core/prompts";
import { StringOutputParser } from "langchain/core/output_parsers";

// ... weitere Imports und Funktionen

Stellen Sie sicher, dass Sie die Open AI API-Schlüssel sicher verwalten. Verwenden Sie Umgebungsvariablen, um die Schlüssel zu speichern und zu laden, um eine Offenlegung in Ihrem Code zu vermeiden.

const openAiApiKey = process.env.OPENAI_API_KEY;

Schritt 3: Implementierung der Zusammenfassungslogik

Die Implementierung der Zusammenfassungslogik umfasst mehrere Schritte. Zuerst müssen Sie eine Funktion erstellen, die die YouTube-Video-ID entgegennimmt und das Transkript abruft. Verwenden Sie eine Bibliothek wie youtube-transcript, um das Transkript zu extrahieren.

Anschließend verwenden Sie LangChain und Open AI, um das Transkript zusammenzufassen. Definieren Sie ein Prompt-Template, das die Anweisungen für das AI-Modell enthält. Dieses Template sollte Anweisungen zur Erstellung einer prägnanten Zusammenfassung, zur Identifizierung der wichtigsten Themen und zur Formulierung einer ansprechenden Videobeschreibung enthalten.

const prompt = PromptTemplate.fromTemplate("Für diesen Text {text} führe folgende Schritte aus:
Generiere den Titel basierend auf dem Inhalt.
Fasse folgenden Inhalt zusammen und nenne 5 Key Topics.
Schreibe eine YouTube Video Beschreibung.");

Verwenden Sie dann die ChatOpenAI-Klasse, um eine Verbindung zum Open AI-Modell herzustellen und die Zusammenfassung zu generieren.

const model = new ChatOpenAI({
  openAIApiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
  modelName: process.env.OPENAI_MODEL ?? "gpt-4-turbo-preview",
  temperature: parseFloat(process.env.OPENAI_TEMPERATURE || "0.7"),
  maxTokens: parseInt(process.env.OPENAI_MAX_TOKENS || "4000"),
});

Verwenden Sie die StringOutputParser-Klasse, um die Ausgabe des AI-Modells zu parsen und in ein lesbares Format zu konvertieren.

const outputParser = new StringOutputParser();

Erstellen Sie eine Chain, um die Schritte zu verbinden und die Zusammenfassung zu generieren.

const chain = prompt.pipe(model).pipe(outputParser);

Führen Sie die Chain aus und geben Sie die Zusammenfassung zurück.

try {
  const summary = await chain.invoke({ text: content });
  return summary;
} catch (error) {
  // ... Fehlerbehandlung
}

Schritt 4: Speicherung der Zusammenfassung in Strapi

Nachdem die Zusammenfassung generiert wurde, speichern Sie sie in Strapi. Erstellen Sie einen neuen Collection-Typ in Strapi, der die Zusammenfassung und die zugehörige YouTube-Video-ID speichert. Verwenden Sie die Strapi-API, um die Zusammenfassung zu speichern, sobald sie generiert wurde. Dies ermöglicht es Ihnen, die Zusammenfassungen zentral zu verwalten und bei Bedarf abzurufen. Implementieren Sie die notwendigen Funktionen im Next.js Frontend, um die Zusammenfassungen aus Strapi abzurufen und anzuzeigen.

// Beispielcode zur Speicherung der Zusammenfassung in Strapi
async function saveSummaryToStrapi(videoId: string, summary: string) {
  // ... Logik zur Speicherung der Zusammenfassung in Strapi
}

Einrichten der Umgebungsvariablen

Bevor Sie die Anwendung verwenden können, müssen Sie die Umgebungsvariablen einrichten. Erstellen Sie eine .env.local-Datei im Stammverzeichnis Ihres Projekts und fügen Sie Ihre Open AI API-Schlüssel hinzu.

OPENAI_API_KEY=your-api-key
OPENAI_MODEL=gpt-4-turbo-preview
OPENAI_TEMPERATURE=0.7
OPENAI_MAX_TOKENS=4000

Ersetzen Sie your-api-key durch Ihren tatsächlichen Open AI API-Schlüssel. Stellen Sie sicher, dass Sie diese Datei nicht in Ihrem Versionskontrollsystem speichern, um die Sicherheit Ihrer API-Schlüssel zu gewährleisten.

Abrufen und Verarbeiten von YouTube-Transkripten

Um ein YouTube-Transkript abzurufen, benötigen Sie die Video-ID. Diese finden Sie in der URL des YouTube-Videos. Übergeben Sie die Video-ID an die API-Route, um das Transkript abzurufen und zusammenzufassen. Die API-Route verwendet die youtube-transcript-Bibliothek, um das Transkript zu extrahieren und an Open AI zur Zusammenfassung zu senden. Nach der Zusammenfassung wird das Ergebnis an das Frontend zurückgegeben.

Anzeigen der Zusammenfassung im Frontend

Um die Zusammenfassung im Frontend anzuzeigen, verwenden Sie die Next.js useEffect-Hook, um die Daten von der API-Route abzurufen. Zeigen Sie die Zusammenfassung in einem ansprechenden Format an, z.B. mit Titel, Beschreibung und Schlüsselthemen. Verwenden Sie CSS-Styling, um die Darstellung zu verbessern und die Benutzererfahrung zu optimieren.

// Beispielcode zur Anzeige der Zusammenfassung im Frontend
useEffect(() => {
  async function fetchSummary() {
    // ... Logik zum Abrufen und Anzeigen der Zusammenfassung
  }
  fetchSummary();
}, []);

Lizenzkosten für Strapi

Strapi ist ein Open-Source-CMS, das kostenlos genutzt werden kann. Für größere Unternehmen bietet Strapi kostenpflichtige Pläne mit erweiterten Funktionen und Support an. Die genauen Kosten hängen von den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts ab. Besuchen Sie die Strapi-Website für detaillierte Preisinformationen.

Kosten für LangChain

LangChain ist ebenfalls eine Open-Source-Bibliothek und kann kostenlos verwendet werden. Es fallen keine direkten Lizenzkosten für die Nutzung von LangChain an. Die Kosten entstehen hauptsächlich durch die Nutzung der AI-Modelle und -Plattformen, die von LangChain unterstützt werden.

Open AI API-Kosten

Open AI bietet verschiedene Preismodelle für die Nutzung seiner AI-Modelle an. Die Kosten hängen von der Art des Modells, der Anzahl der Anfragen und der Menge der verarbeiteten Daten ab. Für die Textzusammenfassung werden in der Regel die Kosten pro Token berechnet. Besuchen Sie die Open AI-Website für detaillierte Preisinformationen und um die für Ihr Projekt anfallenden Kosten zu kalkulieren.

Automatische Transkriptzusammenfassung

Die Kernfunktion ist die automatische Zusammenfassung von YouTube-Transkripten. Diese Funktion extrahiert die wichtigsten Informationen aus langen Videoinhalten und fasst sie prägnant zusammen.

Integration von AI-Modellen

Die Lösung integriert fortschrittliche AI-Modelle von Open AI, um qualitativ hochwertige Zusammenfassungen zu generieren. Diese Modelle sind in der Lage, komplexe Texte zu analysieren und die relevantesten Informationen zu identifizieren.

Flexible API-Route

Die API-Route in Next.js bietet eine flexible Schnittstelle zur Verarbeitung von Zusammenfassungsanfragen. Sie kann leicht an die spezifischen Anforderungen Ihres Projekts angepasst werden.

Zentrale Inhaltsverwaltung

Strapi ermöglicht die zentrale Verwaltung der generierten Zusammenfassungen. Sie können die Zusammenfassungen einfach abrufen, bearbeiten und über verschiedene Kanäle bereitstellen.

SEO-Optimierung

Verwenden Sie die generierten Zusammenfassungen, um Ihre YouTube-Videos für Suchmaschinen zu optimieren. Fügen Sie die Zusammenfassung in die Videobeschreibung ein, um die Sichtbarkeit Ihrer Videos zu erhöhen.

Content-Erstellung

Nutzen Sie die Zusammenfassungen als Grundlage für Blogartikel, Social-Media-Posts oder andere Marketingmaterialien. Sparen Sie Zeit und Mühe bei der Erstellung neuer Inhalte.

Wissensmanagement

Organisieren Sie Ihre YouTube-Videos nach Themen und erstellen Sie Zusammenfassungen, um schnell auf relevante Informationen zuzugreifen. Erstellen Sie eine Wissensdatenbank, die es Ihren Mitarbeitern oder Kunden ermöglicht, schnell die benötigten Informationen zu finden.

Lernen und Bildung

Verwenden Sie die Zusammenfassungen, um Lernmaterialien für Studenten zu erstellen. Bieten Sie Studenten schnelle und übersichtliche Zusammenfassungen von Vorlesungen oder Tutorials.