PodQuest AI Introduction

PodQuest utilise plusieurs technologies d'IA de pointe pour offrir son expérience unique de découverte et d'interaction avec les podcasts. Il commence par utiliser l'index de podcasts ouvert pour rechercher des épisodes pertinents. Une fois un épisode sélectionné, PodQuest utilise Whisper JAX pour la transcription audio, convertissant le contenu parlé en texte consultable. La plateforme utilise ensuite LangChain avec GPT-3.5 et la génération augmentée par récupération (RAG) pour des requêtes adaptatives, permettant aux utilisateurs de poser des questions sur le contenu du podcast. Les embeddings d'OpenAI sont utilisés pour améliorer l'interaction avec le matériel de podcast, permettant des réponses plus précises et conscientes du contexte. Le système stocke ces embeddings dans Pinecone pour une récupération efficace. De plus, PodQuest utilise Celery pour la gestion des tâches asynchrones, garantissant des processus backend fluides comme le téléchargement audio et la transcription sans interrompre les interactions des utilisateurs.