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DAY 9
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自我挑戰組

與 AI 共舞:打造更高效的日常系列 第 9

AI 驅動的 Podcast 摘要系統(1)

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引言

在這個數位時代,Podcast 已經成為許多人通勤、運動或放鬆時的首選娛樂方式。不過,隨著 Podcast 節目數量不斷增加,聽眾們面臨著一個共同的挑戰:如何在海量內容中,快速找到真正值得一聽的好節目呢?今天,我想和大家分享我利用 AI 技術自動生成 Podcast 摘要的想法與實作過程,希望能為同樣熱愛 Podcast 的您,提供一個全新的解決方案。

AI 驅動的 Podcast 摘要系統

現有工具的侷限性

目前,我訂閱了 Podcast 工具 Podwise。Podwise 提供了豐富的摘要功能,讓我能夠快速掌握高品質節目的重點內容。然而,由於我選的是標準方案,每月只能處理 20 集 Podcast,對於像我這樣愛聽各式各樣節目的聽眾來說,這個額度有點捉襟見肘。此外,對於一些娛樂性質較強的節目,Podwise 生成的摘要感覺有點大材小用。因此,我開始思考,是否有更高效、更靈活、且成本更低的方法來產生 Podcast 摘要。

說實話,其實就是不想再花錢充值 Podwise 的額度啦。
貴!從來不是產品的缺點,而是我的問題...

AI 自動生成 Podcast 摘要流程

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20240919/20168288k0S7lBqfQq.png

此圖片使用 Napkin AI 產製

為了解決上述問題,我決定自己動手,模仿 Podwise 的流程,利用 AI 技術來自動生成 Podcast 摘要。以下是我構思的主要步驟:

1. 語音轉文字

使用 OpenAI 的 Whisper 技術,將 Podcast 的語音內容精確地轉錄成文字。
這一步驟是整個流程的基石,確保後續的內容分析有充足且準確的資料來源。

2. 內容分析與摘要生成

運用先進的 AI 模型,對轉錄後的文字內容進行深入分析。
(Optional)加入推理機制,例如 ReAct agent,來提升摘要的品質和深度。

3. 結構化摘要輸出

AI 模型最終會生成一個結構化的摘要,包含:

  • 主要觀點
  • 節目大綱
  • 精彩片段

讓我能夠在短時間內掌握節目的精華,決定是否深入聆聽。

技術實作的具體步驟

為了實現這個 AI 驅動的摘要系統,我計畫採用以下工具和方案:

  • 使用 Dify AI 或 n8n 等自動化工具,串聯整個流程。
  • 利用 Replicate 的 thomasmol/whisper-diarization 進行語音到文字的轉換。
  • 選用 Claude 3.5 Sonnet 或 Gemini 1.5 Pro 進行自然語言處理和內容分析,並生成結構化摘要。

我打算在這個週末進行測試和實作,逐步優化這個自動化流程,確保其穩定性和準確性。透過不斷的實驗與調整,我相信這套系統能夠大幅提升 Podcast 摘要生成的效率,滿足更多聽眾的需求。

謎之聲:有沒有可能進行到後面,發現不如直接用 Langchain 框架來實作會更快?

踏出第一步

目前,這僅是我初步的構想,尚未開始具體的技術實作。然而,這個想法已經為我開啟了一條全新的探索之路。未來的幾天裡,我將持續發表相關文章,並進行更多實驗與優化,逐步打造一套高效、精準的 AI 自動化 Podcast 摘要生成系統。

希望我的分享能激發您對 AI 技術在 Podcast 領域應用的興趣,也歡迎您一同參與討論與交流,共同打造更好的聆聽體驗!


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