LlamaIndexとLocal LLMを用いてYouTube動画を要約する方法についてのフォローアップです。LlamaIndexはC++で書かれたLlamaCPPを支援し、手頃なハードウェアで言語モデルを使用することができます。私は4年前のLenovo Thinkpad P53でWindows 11を使用し、手頃な環境で効率的に要約作業を行っています。
Python環境の構築後、ローカルハードウェアで加速をサポートするllama-cpp-pythonをインストールし、llama-indexとsentence-transformersを追加インストールします。その後、ローカルのLLMのセットアップを行い、13B Llama-2チャットモデルなどを利用してテストを実進行することができます。
この手法では、YouTube動画のトランスクリプトを使用してベクトルインデックスを作成し、コサイン類似度に基づいて検索し要約を生成することが可能です。ただし、応答時間はOnline AIより長くかかる傾向があります。しかし、オフラインでコンテンツの要約が必要な場合には、ローカルモデルが役立ちます。今後のアップデートでは、Neo4j Vector IndexesのLangChainサポートについても触れたいと考えています。
出典 : https://medium.com/@bSharpML/use-llamaindex-and-a-local-llm-to-summarize-youtube-videos-29817440e671