AssemblyAI Nâng Cao Khả Năng Trí Tuệ Nhân Tạo Cho Ứng Dụng Nói Với Tích Hợp LLM

Mục lục

1. Tích Hợp Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) với Dữ Liệu Giọng Nói
2. Mở Rộng Tích Hợp Để Nâng Cao Chức Năng
3. Hướng Dẫn Mới và Tài Nguyên
4. Các Hướng Dẫn YouTube Nổi Bật

AssemblyAI đã công bố một loạt tính năng và tích hợp mới nhằm tăng cường khả năng của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) cho giọng nói. Những cải tiến này bao gồm việc tận dụng Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) và hợp tác với các nền tảng hàng đầu như LangChain, LlamaIndex, Twilio và AWS, theo AssemblyAI.

1. Tích Hợp Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) với Dữ Liệu Giọng Nói

AssemblyAI đang giới thiệu các hướng dẫn mới để giúp các nhà phát triển khai thác tối đa dữ liệu giọng nói của họ bằng cách sử dụng LLM. Những hướng dẫn này cung cấp thông tin chi tiết về cách đặt câu hỏi, tóm tắt, trích xuất và tạo nội dung từ dữ liệu âm thanh. Các hướng dẫn là một phần trong cam kết của AssemblyAI trong việc cung cấp các tài nguyên toàn diện cho các nhà phát triển muốn nâng cao ứng dụng của họ bằng các khả năng AI tiên tiến.

2. Mở Rộng Tích Hợp Để Nâng Cao Chức Năng

Một khía cạnh quan trọng trong bản cập nhật mới nhất của AssemblyAI là việc giới thiệu các tích hợp với các nền tảng hàng đầu. Các nhà phát triển hiện có thể xây dựng các ứng dụng LLM xử lý dữ liệu âm thanh bằng LangChain, tạo kho lưu trữ âm thanh có thể tìm kiếm bằng LlamaIndex và cải thiện việc phiên âm cuộc gọi bằng Twilio. Thông tin chi tiết về các tích hợp này có sẵn trên trang tích hợp của AssemblyAI.

Những tích hợp này được thiết kế để giúp các nhà phát triển dễ dàng kết hợp các khả năng AI giọng nói tiên tiến vào ứng dụng của họ, từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng và mở rộng các trường hợp sử dụng tiềm năng cho công nghệ của AssemblyAI.

3. Hướng Dẫn Mới và Tài Nguyên

AssemblyAI cũng đã phát hành một số hướng dẫn và tài nguyên mới để giúp các nhà phát triển tận dụng tối đa công nghệ của họ. Bao gồm:

• Tạo phụ đề đa ngôn ngữ với AssemblyAI và DeepL: Hướng dẫn này hướng dẫn các nhà phát triển cách xây dựng một ứng dụng web bằng Go sử dụng AssemblyAI để phiên âm các tệp video và tạo phụ đề.
• Xây dựng ứng dụng hội nghị truyền hình dựa trên AI với Next.js và Stream: Tìm hiểu cách tạo ứng dụng hội nghị truyền hình hỗ trợ phiên âm trực tiếp và trợ lý cuộc họp dựa trên LLM.
• Triển khai phát hiện từ khóa với Streaming Speech-to-Text và Go: Hướng dẫn này trình bày cách tạo hệ thống phát hiện từ khóa bằng API Streaming Speech-to-Text của AssemblyAI.

4. Các Hướng Dẫn YouTube Nổi Bật

Ngoài các hướng dẫn viết, AssemblyAI cũng chia sẻ các hướng dẫn YouTube nổi bật để giúp các nhà phát triển khám phá đầy đủ tiềm năng của công nghệ của họ. Điểm nổi bật bao gồm:

• Tạo phụ đề dựa trên người nói cho video với AI (Hướng dẫn Python): Một hướng dẫn về phân chia người nói AI để tạo phụ đề thay đổi màu sắc động dựa trên người nói.
• Xây dựng trình dịch giọng nói AI (Hướng dẫn Python + Gradio): Tìm hiểu cách xây dựng trình dịch giọng nói có thể dịch giọng nói sang hơn 30 ngôn ngữ.
• Tạo AI Chat Bot trong Java: Hướng dẫn này hướng dẫn cách xây dựng AI Chat Bot trong Java chấp nhận đầu vào âm thanh thời gian thực làm lời nhắc bằng AssemblyAI và Claude.

AssemblyAI tiếp tục phát triển các khả năng AI giọng nói của mình, cung cấp cho các nhà phát triển các công cụ và tài nguyên cần thiết để tạo ra các ứng dụng sáng tạo và nâng cao.