opensource_notebooklm: реализация NotebookLM с открытым исходным кодом на основе Deepseek-V3 и PlayHT TTS

Общее введение

Open Source NotebookLM - это инновационный ИИ-проект, объединяющий возможности понимания языка Deepseek-V3 и технологию синтеза речи PlayHT для создания интеллектуальной диалоговой системы для ведения заметок. Разработанный командой Build Fast with AI, проект преобразует текстовый контент в естественный, образовательный диалоговый формат с реалистичным голосовым сопровождением. Система особенно хорошо подходит для создания образовательного контента, способного генерировать диалоги двух человек в стиле подкаста, чтобы сделать учебный контент более интерактивным и интересным. Сочетая передовое AI-моделирование и речевые технологии, NotebookLM предлагает пользователям новый способ обучения и создания контента.

Список функций

• Генерация естественных диалогов с помощью ИИ: создание беглых образовательных диалогов с использованием модели Deepseek-V3
• Функция синтеза речи: встроенная технология PlayHT для преобразования текста в реалистичную речь
• Формат интерактивного диалога: автоматическая генерация диалогового контента для двух человек в стиле подкаста
• Настройка образовательного контента: возможность создавать глубокие и содержательные дискуссии на любые темы
• Поддержка Google Colab: предоставляет облачную операционную среду для быстрого развертывания и использования
• Реализация открытого исходного кода: поддержка сотрудничества с сообществом и вторичной разработки

Использование помощи

1. конфигурация окружающей среды

1.1 Основные требования:

• Убедитесь, что в вашей системе установлен Python 3.x
• Необходимо зарегистрироваться и получить ключ FAL API
• Необходимо зарегистрироваться и получить ключ API OpenRouter

1.2 Метод быстрого запуска:

• Перейдите по ссылке Google Colab, предоставленной проектом: https://colab.research.google.com/drive/1lSzgEXw9F4X65qSSgOs47ejMGRDkbuZH?usp=sharing.
• В среде Colab вы можете запускать проекты напрямую, без локальной настройки!

2. Поток использования

2.1 Настройка ключа API:

• Сохраните полученный ключ FAL API в переменной окружения
• Настройка API-ключей OpenRouter для доступа к службам модели искусственного интеллекта

2.2 Генерация диалогов:

• Подготовьте тему или содержание, которое вы хотите обсудить
• Используйте интерфейс, предоставляемый системой, для ввода текстового содержимого
• Модель Deepseek-V3 автоматически обрабатывает и генерирует образовательный диалог

2.3 Преобразование голоса:

• Система автоматически вызывает службу PlayHT
• Преобразование сгенерированного диалогового текста в естественную речь
• Поддержка нескольких стилей голоса и регулировка тембра

3. Рекомендации по лучшей практике

• Рекомендуется сначала протестировать короткие тексты
• Убедитесь, что материалы имеют образовательную ценность и логику
• Параметры могут быть настроены для оптимизации эффекта генерации диалога
• Регулярное резервное копирование созданного контента и конфигураций

4. Предостережения

• За использование API может взиматься плата
• Рекомендуется разумно использовать квоты API
• Обратите внимание на условия использования соответствующих сервисов
• Периодически проверяйте действительность ключа API

5. Устранение неполадок

• Если вызов API не удался, проверьте конфигурацию ключа.
• Обеспечьте стабильное подключение к сети
• Проверьте системные журналы, чтобы найти конкретные проблемы
• Отзывы о проблемах можно оставлять на странице проекта на GitHub.