Groqnotes:使用Groq、Whisper和Llama3從音訊生成有組織的筆記

連結:https://github.com/Bklieger/groqnotes

Groqnotes是一個基於Streamlit的應用程式,它透過迭代解析和生成從轉錄的音訊講座中提取的筆記來構建結構化的講座筆記。該應用程式混合使用了Llama3-8b和Llama3-70b模型,利用較大的模型生成筆記結構,較快的模型建立內容。Groqnotes的主要優點包括快速轉錄音訊和生成文本,以及透過策略性地在兩種模型之間切換來平衡速度和質量。此外,它還支援Markdown樣式,可以在Streamlit應用程式中建立美觀的筆記,包括表格和程式碼,並允許使用者下載包含全部筆記內容的文本或PDF檔案。

需求人群:

  • Groqnotes的目標受眾是學生、研究人員和任何需要從音訊資料中快速提取和整理資訊的使用者。它特別適合於需要整理大量講座或會議記錄的使用者,因為它可以節省手動筆記的時間並提高資訊整理的效率。

使用場景示例:

Transformers Explained by Google Cloud Tech

The Essence of Calculus by 3Blue1Brown

產品特色:

  • 使用Groq的Whisper API迭代解析音訊並生成結構化筆記
  • 結合Llama3-8b和Llama3-70b模型,以平衡速度和質量
  • Markdown樣式支援,建立包含表格和程式碼的美觀筆記
  • 使用者可以下載文本或PDF格式的筆記檔案
  • 支援快速音訊轉錄和文本生成
  • 允許使用者自訂模型以適應不同需求

使用教學:

第一步:訪問Groqnotes的託管版本或在本地設定Streamlit環境。

第二步:設定Groq API金鑰到環境變數(可選)。

第三步:配置虛擬環境並安裝依賴。

第四步:執行Streamlit應用程式。

第五步:在應用程式中上傳音訊檔案或選擇示例音訊。

第六步:應用程式將自動轉錄音訊並生成筆記。

第七步:根據需要調整筆記結構和內容。

第八步:下載生成的筆記為文本或PDF檔案。

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