Claude 3.5 Sonnet: Nâng cao Phân tích Dữ liệu Âm thanh với Python

Mục lục:

Giới thiệu
Công cụ LeMUR: Kết hợp AI Ngôn ngữ và Dữ liệu Âm thanh
Cài đặt SDK và Khởi tạo API Key
Chuyển đổi File Âm thanh hoặc Video sang Text
Sử dụng Claude 3.5 Sonnet với Dữ liệu Âm thanh
Sử dụng Claude 3 Opus với Dữ liệu Âm thanh
Sử dụng Claude 3 Haiku với Dữ liệu Âm thanh
Tìm hiểu Thêm về Kỹ thuật Prompt

1. Giới thiệu

Claude 3.5 Sonnet, một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được phát triển bởi Anthropic, đã thiết lập tiêu chuẩn mới trong nhiều tác vụ liên quan đến LLM. Mô hình này nổi bật với khả năng lập trình phức tạp, phân tích văn học tinh tế và thể hiện sự nhạy bén trong việc nắm bắt ngữ cảnh và sáng tạo. AssemblyAI cho phép người dùng sử dụng Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus và Claude 3 Haiku với các tệp âm thanh hoặc video trong Python.

2. Công cụ LeMUR: Kết hợp AI Ngôn ngữ và Dữ liệu Âm thanh

Các mô hình ngôn ngữ chủ yếu xử lý dữ liệu văn bản, do đó cần phải chuyển đổi dữ liệu âm thanh thành văn bản trước tiên. Mô hình đa phương thức có thể giải quyết vấn đề này, nhưng chúng vẫn đang trong giai đoạn phát triển sơ khai.

AssemblyAI cung cấp khung LeMUR để giải quyết vấn đề này. LeMUR đơn giản hóa quy trình bằng cách cho phép kết hợp các mô hình AI Ngôn ngữ hàng đầu với các LLM chỉ với vài dòng code.

3. Cài đặt SDK và Khởi tạo API Key

Để bắt đầu, hãy cài đặt AssemblyAI Python SDK, bao gồm tất cả chức năng của LeMUR:

bash
pip install assemblyai

Sau đó, import gói và thiết lập API key. Bạn có thể lấy API key miễn phí tại đây:

python
import assemblyai as aai
aai.settings.api_key = YOUR_API_KEY

4. Chuyển đổi File Âm thanh hoặc Video sang Text

Tiếp theo, chuyển đổi file âm thanh hoặc video bằng cách thiết lập một Transcriber và gọi hàm transcribe(). Bạn có thể truyền vào bất kỳ tệp cục bộ hoặc URL công khai nào. Ví dụ, bạn có thể sử dụng một tập podcast của Lenny's podcast có sự tham gia của Dalton Caldwell từ Y Combinator:

python
audio_url = https://storage.googleapis.com/aai-web-samples/lennyspodcast-daltoncaldwell-ycstartups.m4a
transcriber = aai.Transcriber()
transcript = transcriber.transcribe(audio_url)
print(transcript.text)

5. Sử dụng Claude 3.5 Sonnet với Dữ liệu Âm thanh

Claude 3.5 Sonnet là mô hình tiên tiến nhất của Anthropic cho đến nay, vượt trội hơn Claude 3 Opus trong nhiều đánh giá trong khi vẫn duy trì hiệu quả về chi phí.

Để sử dụng Sonnet 3.5, hãy gọi transcript.lemur.task(), một điểm cuối linh hoạt cho phép bạn chỉ định bất kỳ prompt nào. Nó tự động thêm bản ghi âm thanh như một ngữ cảnh bổ sung cho mô hình.

Chỉ định aai.LemurModel.claude3_5_sonnet cho mô hình khi gọi LLM. Đây là ví dụ về một prompt tóm tắt đơn giản:

python
prompt = Provide a brief summary of the transcript.
result = transcript.lemur.task(prompt, final_model=aai.LemurModel.claude3_5_sonnet)
print(result.response)

6. Sử dụng Claude 3 Opus với Dữ liệu Âm thanh

Claude 3 Opus rất giỏi trong việc xử lý các phân tích phức tạp, các tác vụ dài với nhiều bước và các tác vụ toán học và lập trình bậc cao.

Để sử dụng Opus, hãy chỉ định aai.LemurModel.claude3_opus cho mô hình khi gọi LLM. Đây là ví dụ về một prompt để trích xuất thông tin cụ thể từ bản ghi âm:

python
prompt = Extract all advice Dalton gives in this podcast episode. Use bullet points.
result = transcript.lemur.task(prompt, final_model=aai.LemurModel.claude3_opus)
print(result.response)

7. Sử dụng Claude 3 Haiku với Dữ liệu Âm thanh

Claude 3 Haiku là mô hình nhanh nhất và hiệu quả nhất về chi phí, lý tưởng để thực hiện các hành động nhẹ.

Để sử dụng Haiku, hãy chỉ định aai.LemurModel.claude3_haiku cho mô hình khi gọi LLM. Đây là ví dụ về một prompt đơn giản để đặt câu hỏi:

python
prompt = What are tar pit ideas?
result = transcript.lemur.task(prompt, final_model=aai.LemurModel.claude3_haiku)
print(result.response)

8. Tìm hiểu Thêm về Kỹ thuật Prompt

Áp dụng các mô hình Claude 3 cho dữ liệu âm thanh với AssemblyAI và khung LeMUR rất đơn giản. Để tối đa hóa lợi ích của LeMUR và các mô hình Claude 3, hãy tham khảo các tài liệu bổ sung được cung cấp bởi AssemblyAI.

Claude 3.5 Sonnet: Nâng cao Phân tích Dữ liệu Âm thanh với Python