概述

隨著GenAI的普及,視頻內容摘要生成成為一個備受關注的領域。通過將視頻內容轉化為文本,可以探索到更廣泛的應用場景,其中包括:

視頻搜索與索引:將視頻內容轉化為文本形式,可以方便地進行搜索和索引操作。用戶可以通過關鍵詞搜索視頻中的特定內容,無需觀看整個視頻。這一技術在視頻共享臺、視頻管理系統和大規模視頻數據庫中具有重要意義。

視頻摘要與預覽:將視頻內容概括為文本,可以生成視頻摘要或預覽,讓用戶能夠快速了解視頻的核心內容和要點。這對于視頻分享臺、新聞摘要和視頻廣告等場景尤其有用。

視頻內容推薦與個性化推送:通過分析視頻內容的文本摘要,可以根據用戶的興趣和偏好進行個性化的視頻推薦。這對于視頻流媒體臺和內容分發臺至關重要。

以上應用場景都在不同程度上受益于將視頻內容轉化為文本并總結的能力,使得視頻更易于搜索、瀏覽和推薦,提供了更高效、智能和個性化的視頻體驗。

通過本文可以了解到如何通過SST快速部署一套Serverless架構到視頻內容摘要生成方案。

架構

通過SST框架,構建了一個Serverless應用程序來實現整體功能。通過S3文件上傳成功事件觸發Lambda以執行Amazon Transcribe作業。該作業會將視頻中的語音內容轉換為文本內容,并將其存儲在另一個S3存儲桶中。通過S3中視頻內容文本的創建事件,會自動觸發Lambda函數讀取文件內容并將其轉發到Bedrock的Claude模型進行文本摘要任務。最終獲得的摘要文本將存儲在新的S3存儲桶中。

關于SST

SST是一個基于CDK的開源框架,它可以實現IaaC(Infrastructure as a Service)。通過這個框架,可以將Lambda的開發調試工作放在本地進行,例如打斷點,打印日志等操作。

部署

先決條件

需要安裝js。如果還沒有安裝,請從node.js官網下載安裝包并安裝

在Amazon Bedrock中開通Claude模型的訪問權限

運行腳本

git clone https://github.com/yourlin/summarize-video-with-bedrock.git

npm install

sst build

sst deploy

用法

介紹

在亞馬遜云科技控制臺中打開S3,搜索summary-video關鍵字,可以找到3個相關的bucket。他們是:

-summarize-video-summarizeinputbucket<隨機字符串>

-summarize-video-summarizeoutputbucket<隨機字符串>

-summarize-video-transcribeoutputbucket<隨機字符串>

或者可以在Cloudformation對應的堆棧和輸出標簽頁中找到這三個桶。

summarizeinputbucket:用于上傳視頻文件

transcribeoutputbucket:用于轉錄輸出結果

summarizeoutputbucket:Bedrock使用來總結文本并輸出結果

測試

現在可以將視頻/音頻文件上傳到“summarizeinputbucket”存儲桶。

等待幾十秒后,可以看到summarizeoutputbucket的S3桶中已經生成了摘要文本。

效果

以下是Bedrock生成的內容摘要。

Here is a summary of the key points in the text:

–Video transcoding has many applications such as live broadcasts, video conferencing, online education, corporate training, and digital advertising. It allows videos to be optimized for different devices and network environments.– With the growth of internet technology and its usage, video transcoding plays an important role in more fields. Billions of hours of video need to be transcoded globally each day from various sources and platforms.

–Transcoding ensures videos can be smoothly streamed and played back on different devices like smartphones, tablets, and computers. It adjusts video parameters and formats to accommodate different internet speeds and device capabilities.

–Adaptive bitrate streaming optimized by transcoding manages bandwidth consumption by adjusting video quality based on the user’s network conditions. This allows users with limited bandwidth to still stream content smoothly.

這些內容是根據這個10分鐘的視頻內容生成的摘要,完全符合預期。

總結

這套解決方案的優勢在于它的靈活性和可擴展性。采用Serverless架構,可以根據需要自動擴展計算資源,無需擔心容量或性能的限制。這使得系統具備高可用性,能夠處理大規模的視頻處理任務,無論是個別用戶的請求還是大量并發的操作。

同時,使用Bedrock技術,能夠快速構建、部署和管理大語言模型解決方案。這讓我們可以更快地響應業務需求,將創新理念迅速轉化為實際應用。借助Bedrock的工具和資源,可以輕松地進行系統監控、錯誤處理和調優,確保系統的穩定性和性能。

總之,這個Serverless視頻內容摘要提取方案以其高可用性和高彈性的特點脫穎而出。利用Bedrock的能力,能夠快速賦能業務團隊,加速業務創新,為用戶提供高效、可靠的視頻內容摘要服務。

原標題:利用Bedrock生成視頻內容摘要

原鏈接:https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/generate-video-content-summaries-with-bedrock/

免責聲明:市場有風險,選擇需謹慎!此文僅供參考,不作買賣依據。

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