Präsentation von Vidscribe AI: Die Zukunft der mühelosen Content-Erstellung

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Die Erstellung von Inhalten ist anstrengend. Videos aufnehmen, Podcasts bearbeiten und dann Blogs schreiben? Es ist wie drei Marathons vor dem Frühstück zu laufen. Aber was wäre, wenn es einen Weg gäbe, diese Arbeitslast um 90 % zu reduzieren?

Nun, das alles begann mit einem persönlichen Problem. Sie verbringen mehrere Stunden damit, ein Video oder einen Podcast drastisch zu planen, aufzunehmen und zu bearbeiten. Ihr Inhalt ist voller Erkenntnisse und Wert. Aber dann kommt die mühsamste Aufgabe – das Umwandeln dieses Multimedia-Inhalts in einen geschriebenen Blog, der ein breiteres Publikum erreichen kann.

Stellen Sie sich ein Tool vor, das den wahren Wert Ihres Inhalts versteht und Ihnen dabei hilft, Ihren Content-Erstellungsprozess zu beschleunigen.

https://youtu.be/JuLLwGcacGk

Lernen Sie VidScribe AI kennen: Nicht nur ein weiteres Tool, sondern eine Content-Erstellungsrevolution, die Stunden Arbeit in Minuten Magie verwandelt. ✨

Vidscribe AI ermöglicht es Ihnen, Ihre Videos und Audios in fesselnde, SEO-optimierte Blog-Beiträge zu verwandeln. Vidscribe AI ist für Content-Ersteller, Podcaster, Autoren usw. konzipiert, die ihre Reichweite maximieren möchten. Die KI versteht den Kontext Ihres Inhalts und erstellt einen lesbaren, SEO-optimierten Artikel, der die Essenz Ihres Originalmaterials einfängt.

Sie fragen sich vielleicht, wie das alles funktioniert? Lassen Sie uns sehen, wie Vidscibe AI seine Magie entfaltet.

Nun, es ist zu einfach:

  • Laden Sie Ihren Multimedia-Inhalt hoch. Egal, ob es sich um eine leidenschaftliche Podcast-Diskussion, ein informatives YouTube-Video oder ein ausführliches Video-Tutorial handelt, VidScribe AI kann damit umgehen.

  • Als nächstes lassen Sie VidScribe AI seine Magie wirken. Es transkribiert nicht nur – es versteht Kontext, Tonfall und wichtige Botschaften.

  • Fertig! Herzlichen Glückwunsch zur Erstellung Ihres Blogs. Jetzt wurde Ihr Multimedia-Content in einen ansprechenden, SEO-optimierten Blogbeitrag verwandelt. 🚀

Nun lassen Sie uns einige beeindruckende Funktionen erkunden, die VidScribe AI bietet.

Konvertiert gesprochene Worte aus Videos oder Audios in geschriebenen Text. Stellt durch KI-gestützte Spracherkennung hohe Genauigkeit sicher.

Formatiert den extrahierten Content in blogfertige Strukturen mit Überschriften, Zwischenüberschriften und Absätzen.

Benutzer können Länge und Tiefe der generierten Blogs anpassen, zwischen kurzen Zusammenfassungen oder ausführlichen Artikeln wählen. Diese Funktion bietet auch manuelles Bearbeiten und die Möglichkeit, persönliche Anpassungen am KI-generierten Content vorzunehmen.

Erkennt trending und SEO-optimierte Keywords basierend auf dem Inhalt des Videos/Audios. Und integriert Keywords natürlich in die Blogs, um die Auffindbarkeit in Suchmaschinen zu steigern. Kein Ärger mehr mit dem Verfassen von SEO-optimierten Blogs. VidScribe AI hat das bereits für Sie erledigt!

Extrahieren Sie generierte Blogs im Handumdrehen. Sie müssen es nicht manuell in ein anderes Format konvertieren. VidScribe AI stellt es bereits im Markdown-Format bereit.

Jede bahnbrechende Idee beginnt mit einem Konzept, und das gilt auch für VidScribe AI. Wir starteten mit einem einfachen Konzept; lassen Sie uns sehen, wie wir diese Idee zur Realität gemacht haben.

Ich begann mit einer einfachen, aber mächtigen Beobachtung und einem Problem. Menschen verbringen mehr Zeit damit, ihren Content zu konvertieren, als ihn zu erstellen. Manchmal müssen sie auch schreiben und erstellen. Hier entschieden wir uns, etwas zu entwickeln, um dieses Problem zu lösen.

Wie Steve Jobs sagte:

„Design ist nicht nur, wie es aussieht und sich anfühlt. Design ist, wie es funktioniert.“
– Steve Jobs

Mit dieser Philosophie im Hinterkopf begann ich, die Benutzeroberfläche für VidScribe AI zu gestalten, indem ich Forschung betrieb und darüber nachdachte, wie ich das Design sowohl kreativ als auch einfach gestalten konnte. Viele bestehende AI-Tools erscheinen neuen Benutzern zu kompliziert. Dort entschied ich mich, eine Benutzeroberfläche zu gestalten, die sowohl einfach als auch kreativ ist, sodass neue Benutzer sie problemlos nutzen können.

Nach dem Design war es an der Zeit, richtig loszulegen. Ich begann damit, die beste Technologie auszuwählen, um die Anforderungen des Projekts zu erfüllen, wie etwa eine hochgenaue Sprach-zu-Text-Konvertierung und Skalierbarkeit.

In der Anfangsphase durchlief ich mehrere Iterationen und überwand verschiedene Probleme. Es ist wahr, dass die frühen Entwicklungsphasen wie Hindernisse sind. Jede Iteration brachte ihre eigenen Herausforderungen mit sich, aber ich meisterte sie eine nach der anderen.

Als die Iterationen Gestalt annahmen, fühlte sich jeder Test wie ein Meilenstein an, und jede gelöste Herausforderung war ein kleiner Sieg. Dies war mein erstes Mal, dass ich Modus in eine KI-App integrierte. Es gab unterschiedliche Arten von Problemen, aber das Referenzieren der Modus-Dokumentation erleichterte meinen Prozess. Dieser Entwicklungsprozess war nicht nur darum, Code zu schreiben; es ging darum, die Lösung kontinuierlich zu entwickeln und kritisches Denken anzuwenden.

Als nächstes kam der KI-Teil, bei dem ich das Modell verfeinern und trainieren sollte, sodass es seine Aufgabe perfekt erledigt.

  • Ich entschied mich für das Whisper-Modell von ChatGPT zur Sprach-zu-Text-Konvertierung. Entwickelt von OpenAI, sticht Whisper im überfüllten Bereich der Sprach-zu-Text-Technologien durch seine bemerkenswerte Genauigkeit und mehrsprachige Unterstützung hervor. Die tiefe Lernarchitektur des Modells, trainiert auf einem riesigen, vielfältigen Datensatz, ermöglicht es, verschiedene Akzente, Hintergrundgeräusche und sprachliche Feinheiten mit außergewöhnlicher Präzision zu bewältigen.
  • Hier ist ein kleiner Einblick in die Integration des Whisper-Modells:
const transcriptions = await openai.audio.transcriptions.create({
  model: "whisper-1",
  file: file,
});

Der Integrationsprozess umfasste mehrere Schritte:

  • Die Parameter des Modells sorgfältig konfigurieren, um die Leistung zu optimieren.

  • Implementierung robuster Fehlerbehandlungs- und Ausweichmechanismen.

  • Feinabstimmung des Modells auf unseren spezifischen Anwendungsfall und die Eigenschaften der Audioeingabe.

  • Zweitens habe ich mich für die Blog-Generierung für Meta’s Llama 3.1-8B-Instruct-Modell entschieden. Dieses leistungsstarke Großsprachmodell brachte fortschrittliche Fähigkeiten zur natürlichen Sprachverarbeitung und -generierung in das Projekt. Das 8B-Parameter-Modell stellt ein optimales Gleichgewicht zwischen Effizienz und Generierung dar, was uns ermöglicht, kontextuell relevante Inhalte zu erstellen.

Die Integration dieses Modells umfasste:

  • Entwicklung einer präzisen Prompting-Strategie zur Steuerung der Modell-Ausgabe

  • Implementierung von Kontextverwaltung, um eine konsistente und relevante Inhaltsgenerierung sicherzustellen

  • Erstellung von Schutzmechanismen zur Aufrechterhaltung der Content-Qualität und Originalität

So sieht die Modellkonfiguration aus:

{
  "$schema": "https://schema.hypermode.com/modus.json",
  "endpoints": {
    "default": {
      "type": "graphql",
      "path": "/graphql",
      "auth": "bearer-token"
    }
  },
  "models": {
    "text-generator": {
      "sourceModel": "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct",
      "provider": "hugging-face",
      "connection": "hypermode"
    }
  }
}

Nachdem ich das Modus SDK verwendet habe, um Modelle dynamisch aufzurufen. Dann habe ich den Modellen Anweisungen und Prompts gegeben, um die besten gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Modus erleichtert es erheblich, jedes AI-Modell schnell in Betrieb zu nehmen.

import { models } from "@hypermode/modus-sdk-as";
import {
  OpenAIChatModel,
  ResponseFormat,
  SystemMessage,
  UserMessage,
} from "@hypermode/modus-sdk-as/models/openai/chat";

// this model name should match the one defined in the modus.json manifest file
const modelName: string = "text-generator";

export function generateBlogContent(transcriptions: string): string {
  const instruction =
    "You are a skilled content writer that converts audio transcriptions into well-structured, engaging blog posts in Markdown format. Create a comprehensive blog post with a catchy title, introduction, main body with multiple sections, and a conclusion. Analyze the user's writing style from their previous posts and emulate their tone and style in the new post. Keep the tone casual and professional.";
  const prompt = `Please convert the following transcription into a well-structured blog post using Markdown formatting. Follow this structure:

1. Start with a SEO friendly catchy title on the first line.
2. Add two newlines after the title.
3. Write an engaging introduction paragraph.
4. Create multiple sections for the main content, using appropriate headings (##, ###).
5. Include relevant subheadings within sections if needed.
6. Use bullet points or numbered lists where appropriate.
7. Add a conclusion paragraph at the end.
8. Ensure the content is informative, well-organized, and easy to read.
9. Emulate my writing style, tone, and any recurring patterns you notice from my previous posts.

Here's the transcription to convert: ${transcriptions}`;
  const model = models.getModel<OpenAIChatModel>(modelName);
  const input = model.createInput([
    new SystemMessage(instruction),
    new UserMessage(prompt),
  ]);

  // this is one of many optional parameters available for the OpenAI chat interface
  input.temperature = 0.7;

  const output = model.invoke(input);
  return output.choices[0].message.content.trim();
}

Um ehrlich zu sein, wäre all dies ohne die Hilfe von Modus nicht möglich gewesen. Ihre Modellaufruf-API stellte sich als transformative und daher einfachste Lösung für den AI-Integrationsprozess heraus. Durch die Verwendung von Modus habe ich Flexibilität und Leichtigkeit bei der Arbeit mit diesen komplexen AI-Modellen gewonnen.

Die Zusammenarbeit zwischen Modus, Whisper und Llama 3.1 schuf ein leistungsstarkes Ökosystem, das dieses ursprüngliche Konzept in ein voll funktionsfähiges, intelligentes Content-Generierungstool verwandelte.

Zum Schluss habe ich auf Vercel den „Deploy“-Button gedrückt und ein erfolgreiches Tool erstellt, das den Content-Erstellungsprozess optimiert.

Das rasante Wachstum von KI revolutioniert die Art und Weise, wie wir Inhalte erstellen. Keine manuelle Schreibarbeit, Erstellung und Konvertierung mehr – KI hat alles im Griff!

Dieses Projekt hört hier nicht auf. Es ist mit mehreren aufregenden kommenden Funktionen geplant, die Vidscribe auf die nächste Stufe heben werden. Bleibt dran!

Speziellen Dank an Hypermode und Hashnode für die Organisation dieses fantastischen Hackathons. Auf Innovation und Kreativität, Es wurde viel gelernt! 🚀

Source:
https://darshancodes.hashnode.dev/introducing-vidscribeai