LangChain + GPT: Chatte mit Teslas Q2 Quartalsbericht auf YouTube

In diesem Artikel verwenden wir LLMs, um die Sprache in einem YouTube-Video zu analysieren. Der Ansatz ist generisch und kann für jedes YouTube Video verwendet werden.

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Du hast nicht genug Zeit, um dir den kompletten Quartalsbericht eines Unternehmens auf YouTube anzusehen? Vielleicht hast du nur ein paar Fragen. Dann ist es nicht notwendig, sich das gesamte YouTube Video anzuhören. Ein KI-Chatbot kann dich unterstützen, indem der Bot das YouTube Video analysiert und deine Fragen beantwortet. Auf diese Weise kannst du Zeit sparen und bist trotzdem gut informiert.

In diesem Tutorial implementieren wir einen KI-Assistenten mit dem Framework LangChain, das ein sehr benutzerfreundliches Framework für die Arbeit mit LLMs ist. Und das Beste ist, dass du diesem Tutorial mit grundlegenden Python-Kenntnissen folgen kannst.

Wir analysieren in diesem Tutorial das YouTube Video von Teslas Q2 Quartalsbericht. Du kannst aber auch ein anderes YouTube Video verwenden. Unser Ansatz funktioniert mit allen YouTube-Videos, du musst nur die URL zu deinem Video eingeben.

Lass uns keine Zeit verlieren und direkt beginnen!

Was erwartet dich?

Zunächst geben wir dir einen technischen Überblick. Der Überblick führt dich durch die einzelnen Software-Komponenten, die wir für die Implementierung des Chatbots benötigen. Außerdem erklären wir dir, wie das Laden von Videos, die Datenaufbereitung und der Retrieval Prozess mit LangChain funktioniert.

Bist du daran interessiert, wie die fertige Anwendung aussieht? Hier ist eine Demo des fertigen Chatbots:

Chatbot: Teslas Q2 Quartalsbericht (GIF von Autoren)

Beeindruckend oder? Wir haben diese schön aussehende Web-UI mit Plotly Dash implementiert. Der Artikel konzentriert sich allerdings vor allem auf die LangChain Implementierung und nicht auf die Web-UI. Lass uns gleich mit dem Setup beginnen!