Inhaltsverzeichnis
1. Einführung
2. Generierung von AI-Geschäftsideen
3. Erste Ideen und Überlegungen
4. Pivoting und Finden eines Problems zur Lösung
5. Verwendung der YouTube-API zum Herunterladen von Transkripten
6. Integration von Chat GPT mit YouTube-Transkripten
7. Testen und Verfeinern der Idee
8. Erstellung einer Datenbank mit Astra DB
9. Verbindung der Komponenten
10. Erstellung einer Benutzeroberfläche
11. Einschränkungen und zukünftige Verbesserungen
Einführung
In diesem Artikel werden wir den Prozess des Aufbaus eines AI-Unternehmens in nur 24 Stunden erkunden. Wir werden die Schritte diskutieren, die bei der Generierung von AI-Geschäftsideen, den Herausforderungen und den implementierten Lösungen beteiligt sind. Unser Ziel ist es, zu demonstrieren, dass es tatsächlich möglich ist, innerhalb kurzer Zeit ein erfolgreiches AI-Unternehmen zu gründen.
Generierung von AI-Geschäftsideen
Bevor wir uns in das Projekt stürzen, ist es entscheidend, potenzielle AI-Geschäftsideen zu brainstormen und zu generieren. Wir möchten sicherstellen, dass unsere Idee einzigartig ist und eine Lücke auf dem Markt füllt. Wir werden verschiedene Möglichkeiten erkunden und ihre Machbarkeit bewerten.
Erste Ideen und Überlegungen
Zunächst haben wir überlegt, eine Chrome-Erweiterung zu erstellen, die AI nutzt, um Autovervollständigungsvorschläge für Textfelder bereitzustellen. Wir haben jedoch festgestellt, dass etablierte Unternehmen wie Grammarly bereits diesen Bereich dominieren. Wir haben auch die Verwendung von AI für die Bildverarbeitung untersucht, aber auch hier haben bereits bestehende Unternehmen wie Mid Journey und Let's Enhance diesen Bereich umfassend abgedeckt.
Pivoting und Finden eines Problems zur Lösung
Angesichts der intensiven Konkurrenz im AI-Bereich mussten wir uns neu ausrichten und ein einzigartiges Problem zur Lösung finden. Wir haben uns von vergangenen Herausforderungen inspirieren lassen und ein kürzlich aufgetretenes Problem identifiziert, das wir beim Anschauen eines Tutorial-Videos hatten. Wir wollten nach spezifischen Informationen in einem langen Video suchen und dachten daran, die YouTube-API zum Herunterladen des Transkripts zu verwenden und AI zu nutzen, um Antworten zu finden.
Verwendung der YouTube-API zum Herunterladen von Transkripten
Wir haben uns mit der YouTube-Untertitel-API beschäftigt, um Video-Transkripte herunterzuladen. Wir hatten jedoch einige Schwierigkeiten, insbesondere beim Erhalten des erforderlichen API-Schlüssels. Trotz anfänglicher Rückschläge haben wir durchgehalten und alternative Lösungen erkundet und schließlich mit der YouTube-Transcripts-Bibliothek Erfolg gehabt.
Integration von Chat GPT mit YouTube-Transkripten
Um AI für die Beantwortung von Fragen auf der Grundlage von Video-Transkripten zu nutzen, haben wir die Chat GPT-API von OpenAI untersucht. Wir haben die API getestet, indem wir den Transkripttext in eine einzige Datei zusammengeführt und ihn als Prompt verwendet haben. Wir waren begeistert, genaue Antworten von Chat GPT zu erhalten, was uns ermutigte, seine Fähigkeiten weiter zu erkunden.
Testen und Verfeinern der Idee
Wir haben umfangreiche Tests durchgeführt, um die Wirksamkeit unserer Lösung zu messen. Wir haben Chat GPT verschiedene Fragen gestellt, wie zum Beispiel die wichtigste Erkenntnis des Videos und potenzielle fehlende Elemente. Wir haben aufschlussreiche Antworten erhalten, einschließlich Vorschläge, visuelle Elemente neben dem Transkript einzubeziehen.
Erstellung einer Datenbank mit Astra DB
Um die Funktionalität unseres Projekts zu verbessern, haben wir uns entschieden, Daten mit einer Vektordatenbank zu speichern und abzurufen. Astra DB mit seiner Vektordatenbank-Funktion erwies sich als hervorragende Wahl. Wir haben eine Datenbank speziell für YouTube-Transkripte erstellt, in der wichtige Informationen wie URLs, Titel, Beschreibungen und Transkripte gespeichert sind.
Verbindung der Komponenten
Mit den einzelnen Komponenten, die effektiv funktionieren, haben wir uns darauf konzentriert, sie nahtlos zu integrieren. Wir haben unser lokales Projekt mit einer Boilerplate-Vorlage von Astra DB zusammengeführt, sie angepasst, um mit YouTube-Transkripten zu arbeiten. Dieser Schritt umfasste Code-Refactoring, die Erstellung semantischer Funktionsnamen und die Verknüpfung aller Komponenten.
Erstellung einer Benutzeroberfläche
Um eine benutzerfreundliche Erfahrung zu bieten, haben wir eine einfache Web-Benutzeroberfläche mit HTML, Tailwind CSS und JavaScript entwickelt. Die Benutzeroberfläche ermöglicht es Benutzern, eine YouTube-URL einzugeben, die die Astra DB mit relevanten Details füllt. Benutzer können dann Fragen zum Video stellen, und Chat GPT antwortet auf der Grundlage des Transkripts.
Einschränkungen und zukünftige Verbesserungen
Obwohl unser MVP funktionsfähig ist, gibt es Einschränkungen zu berücksichtigen. Beispielsweise passen lange Videos möglicherweise nicht vollständig in eine einzige Chat GPT-Nachricht. Um dies zu lösen, schlagen wir vor, das Transkript in kleinere Abschnitte zu unterteilen und sie in der Datenbank zu speichern. Darüber hinaus könnte die Integration visueller Elemente aus dem Video das Benutzererlebnis verbessern.
Schlussfolgerung
In nur 24 Stunden haben wir erfolgreich ein AI-Unternehmen aufgebaut, das die YouTube-API, Chat GPT und Astra DB nutzt. Wir haben die Machbarkeit des Aufbaus eines AI-Unternehmens innerhalb kurzer Zeit demonstriert, indem wir ein einzigartiges Problem identifiziert, innovative Lösungen gefunden und verschiedene Technologien integriert haben. Dieses Projekt ist ein Beweis für die Kraft von AI und ihr Potenzial für schnelle Geschäftsentwicklung.
Vorteile:
- Zeigt die Möglichkeit des Aufbaus eines AI-Unternehmens in kurzer Zeit auf
- Nutzt vorhandene APIs und Bibliotheken, um die Entwicklung zu optimieren
- Zeigt die Fähigkeiten von Chat GPT und Astra DB
Nachteile:
- Einschränkungen bei langen Videos und der Notwendigkeit der Transkript-Unterteilung
- Fehlende visuelle Integration aus dem Video
Höhepunkte
- Erfolgreicher Aufbau eines AI-Unternehmens in nur 24 Stunden
- Nutzung der YouTube-API zum Herunterladen von Transkripten
- Integration von Chat GPT zur Beantwortung von Fragen auf der Grundlage von Video-Transkripten
- Nutzung von Astra DB zum Speichern und Abrufen von Daten
- Entwicklung einer benutzerfreundlichen Web-Benutzeroberfläche für nahtlose Interaktion
FAQ:
F: Wie lange hat es gedauert, das AI-Unternehmen aufzubauen?
A: Der gesamte Prozess, von der Generierung von Ideen bis zum Aufbau des MVP, wurde innerhalb von 24 Stunden abgeschlossen.
F: Welche Herausforderungen gab es während der Entwicklung?
A: Wir hatten Schwierigkeiten mit der YouTube-Untertitel-API und dem Erhalt des erforderlichen API-Schlüssels. Wir haben jedoch diese Herausforderungen durch die Erkundung alternativer Lösungen überwunden.
F: Kann das AI-Unternehmen...
