NVIDIA PDF to Podcast : outil d'IA pour convertir des PDF en podcast en définissant des mots-guides.

Introduction générale

NVIDIA AI Blueprint : PDF to Podcast est un projet open source développé par NVIDIA pour convertir des documents PDF en contenu audio attrayant. Le projet s'appuie sur la technologie NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices) pour fonctionner en toute sécurité sur des réseaux privés et fournir des informations exploitables sans partager de données sensibles. Les utilisateurs peuvent spécifier un PDF cible comme source principale d'information et ajouter éventuellement plusieurs PDF contextuels comme références. L'outil permet également aux utilisateurs de fournir des invites guidées afin que le contenu audio généré soit plus ciblé sur des sujets spécifiques.

Liste des fonctions

• Conversion de documents PDFLes documents PDF peuvent être convertis en contenu audio pour une écoute aisée en déplacement.
• Prise en charge de plusieurs PDFLes PDF contextuels multiples sont pris en charge pour améliorer le référencement et la précision du contenu audio.
• pointeLes utilisateurs peuvent fournir des indications pour mieux cibler le contenu audio généré.
• Fonctionnement du réseau privéLes services d'information et de communication (SIP) : ils fonctionnent en toute sécurité sur des réseaux privés afin de protéger la confidentialité des données des utilisateurs.
• Configuration flexibleLa solution de gestion de l'information de l'entreprise : Elle prend en charge un large éventail d'options de configuration afin de répondre aux différents besoins et infrastructures de l'entreprise.
• Support Docker: Fournit des scripts Docker Compose pour simplifier le déploiement et la gestion des microservices.

Utiliser l'aide

Processus d'installation

1. projet de clonageLe code du projet doit être cloné : Exécutez la commande suivante dans le terminal pour cloner le code du projet :

   git clone https://github.com/NVIDIA-AI-Blueprints/pdf-to-podcast.git

2. Aller dans le répertoire du projet: Naviguez jusqu'au répertoire du projet :

   cd pdf-to-podcast

3. Installation des dépendancesLe projet est en cours d'installation : Exécutez la commande suivante pour installer les dépendances requises pour le projet :

   pip install -r requirements.txt

4. Configuration des variables d'environnement: Modifier le cas échéantvariables.envpour configurer les variables d'environnement appropriées.
5. Démarrage des servicesDémarrer tous les microservices à l'aide de Docker Compose :

   docker-compose up

Processus d'utilisation

1. Télécharger le PDFLe projet est en cours d'élaboration. Il est possible d'accéder à l'interface frontale fournie par le projet pour télécharger les PDF cibles et les PDF contextuels.
2. Mise en place d'une invite de guidageLes fichiers PDF peuvent être téléchargés à l'aide d'invites guidées, afin de mieux cibler le contenu audio généré.
3. Générer de l'audioCliquez sur le bouton Générer pour que le système traite automatiquement le PDF et génère le contenu audio.
4. Télécharger l'audioLe contenu audio généré sera accompagné d'un lien de téléchargement afin que les utilisateurs puissent le télécharger et l'écouter.

Fonctionnement détaillé

• Conversion de documents PDFLe système analyse automatiquement le contenu du document et le convertit en audio à l'aide de la technologie NVIDIA NIM.
• Prise en charge de plusieurs PDFLes utilisateurs peuvent télécharger plusieurs PDF contextuels, que le système utilisera comme références pour améliorer la précision de l'audio généré.
• pointeLorsqu'ils téléchargent des PDF, les utilisateurs peuvent fournir des invites guidées, telles que "Focus on NVIDIA's Q3 Key Drivers", et le système génère un contenu audio plus ciblé en fonction des invites.
• Fonctionnement du réseau privéL'outil peut fonctionner sur un réseau privé, ce qui garantit la sécurité et la confidentialité des données de l'utilisateur.
• Configuration flexibleLes utilisateurs peuvent configurer les paramètres du système de manière flexible, par exemple en sélectionnant différents modèles NIM et en désactivant l'utilisation du GPU, en fonction des besoins et de l'infrastructure de leur entreprise.
• Support DockerLe projet fournit des scripts Docker Compose qui permettent aux utilisateurs de démarrer et de gérer facilement tous les microservices, ce qui simplifie le processus de déploiement.