Jockey: Đại lý video đàm thoại được hỗ trợ bởi LangGraph và Twelve Labs API

Mục lục

1. Twelve Labs: Nâng cao khả năng hiểu video
2. LangGraph: Khung làm việc linh hoạt cho các ứng dụng đa tác nhân
3. Jockey: Sự kết hợp hoàn hảo giữa Twelve Labs và LangGraph
4. Kiến trúc đa tác nhân nâng cao của Jockey
5. Khả năng mở rộng và tùy chỉnh
6. Kết luận

1. Twelve Labs: Nâng cao khả năng hiểu video

Twelve Labs cung cấp các API hiểu video hiện đại có thể trích xuất thông tin chi tiết toàn diện từ các cảnh quay video. Thay vì dựa vào chú thích được tạo trước, các API của Twelve Labs hoạt động trực tiếp với dữ liệu video, phân tích hình ảnh, âm thanh, văn bản trên màn hình và các mối tương quan theo thời gian. Cách tiếp cận toàn diện này giúp hiểu video một cách chính xác và theo ngữ cảnh hơn.

2. LangGraph: Khung làm việc linh hoạt cho các ứng dụng đa tác nhân

LangGraph, được phát hành bởi LangChain, là một khung làm việc thích nghi để tạo các ứng dụng đa tác nhân. Với API có thể tùy chỉnh cho các kiến trúc nhận thức, LangGraph cho phép các nhà phát triển kiểm soát chính xác luồng mã, lời nhắc và các cuộc gọi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hơn so với LangChain AgentExecutor, phiên bản tiền nhiệm của nó. Ngoài ra, LangGraph cho phép phê duyệt của con người trước khi thực hiện nhiệm vụ và cung cấp khả năng du hành thời gian để thay đổi và tiếp tục các hoạt động của tác nhân, từ đó tạo điều kiện thuận lợi cho sự hợp tác giữa con người và tác nhân.

3. Jockey: Sự kết hợp hoàn hảo giữa Twelve Labs và LangGraph

Jockey, ở phiên bản phát hành gần đây nhất, v1.1, đã trải qua một sự thay đổi đáng kể so với phiên bản dựa trên LangChain ban đầu. Bằng cách sử dụng LangGraph, Jockey tự hào có khả năng mở rộng và chức năng được cải thiện trong cả hoạt động phía trước và phía sau. Sự thay đổi này đã tối ưu hóa kiến ​​trúc của Jockey, cho phép kiểm soát chính xác và hiệu quả hơn đối với các quy trình làm việc video phức tạp.

Jockey kết hợp cơ bản các lợi thế của LLM với cấu trúc có thể tùy chỉnh của LangGraph để cung cấp các API video từ Twelve Labs. Mạng lưới nút phức tạp tạo nên LangGraph, bao gồm các yếu tố như Nút giám sát, lập kế hoạch, chỉnh sửa video, tìm kiếm video và tạo văn bản video, hỗ trợ trong việc ra quyết định của Jockey. Cấu hình này đảm bảo thực thi trơn tru các hoạt động liên quan đến video và xử lý nhanh chóng các yêu cầu của người dùng.

4. Kiến trúc đa tác nhân nâng cao của Jockey

Kiến trúc tiên tiến của Jockey sử dụng hệ thống đa tác nhân để quản lý các hoạt động phức tạp liên quan đến video. Giám sát, Lập kế hoạch và Người lao động là ba phần chính của kiến trúc. Giám sát, với tư cách là điều phối viên chính, giám sát quy trình và phân công nhiệm vụ cho các nút khác. Nó quản lý khôi phục lỗi, đảm bảo kế hoạch được tuân theo và bắt đầu lập kế hoạch lại khi cần thiết.

Lập kế hoạch chịu trách nhiệm phân tách các yêu cầu phức tạp của người dùng thành các phần có thể xử lý được mà Người lao động có thể thực hiện. Phần này rất cần thiết để quản lý các quy trình làm việc, bao gồm nhiều bước trong xử lý video. Người lao động thực hiện các hoạt động theo chiến lược của lập kế hoạch và bao gồm các tác nhân chuyên biệt cho tìm kiếm video, tạo văn bản video và chỉnh sửa video.

5. Khả năng mở rộng và tùy chỉnh

Kiến trúc mô-đun của Jockey giúp việc mở rộng và tùy chỉnh dễ dàng hơn. Để đáp ứng các kịch bản phức tạp hơn, các nhà phát triển có thể mở rộng trạng thái, thay đổi lời nhắc hoặc thêm người lao động bổ sung cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Nhờ tính thích nghi, Jockey cung cấp một nền tảng linh hoạt để phát triển các ứng dụng AI video phức tạp.

6. Kết luận

Jockey là một sự kết hợp tuyệt vời giữa các API diễn giải video tiên tiến từ Twelve Labs và khung làm việc tác nhân thích nghi từ LangGraph. Sự kết hợp này tạo ra các cơ hội mới cho sự tương tác và xử lý video thông minh.