Rivoluzionare le barriere linguistiche padroneggiare la trascrizione audio multilingue e la ricerca semantica.

Rivoluzione delle barriere linguistiche padroneggiare la trascrizione audio multilingue e la ricerca semantica.

Sblocca il potenziale dell’accesso alle informazioni in lingua dimensione con tecnologie di trascrizione avanzate e ricerca semantica

Introduzione

Nel nostro mondo sempre interconnesso, in cui le informazioni non conoscono confini, la capacità di renderle accessibili a tutti, indipendentemente dalla loro lingua madre o dalla loro capacità di imparare una nuova lingua, è molto rilevante. Sia che tu sia un creatore di contenuti o guidi un’organizzazione globale, essere in grado di aiutare rapidamente ed efficacemente i tuoi seguaci/clienti nella ricerca di informazioni specifiche in diverse lingue offre diversi benefici. Ad esempio, può aiutare i clienti con le stesse domande già risposte in una lingua diversa.

Considera un diverso caso d’uso in cui devi frequentemente partecipare a riunioni aziendali. Spesso potresti non essere in grado di partecipare e molti argomenti discussi potrebbero non essere pertinenti per te. Non sarebbe comodo se potessi cercare gli argomenti che ti interessano e ricevere un riassunto, inclusi l’ora di inizio e di fine delle discussioni rilevanti? In questo modo, invece di trascorrere un’ora in una riunione, potresti impiegare solo dieci o quindici minuti a raccogliere le informazioni necessarie, aumentando significativamente la tua produttività. Inoltre, potresti avere registrazioni di riunioni in portoghese e in inglese, ma essere interessato a condurre la tua ricerca in inglese.

In questo articolo, ti mostreremo come implementare la trascrizione audio multilingue e la ricerca semantica multilingue in modo che tu possa utilizzarle per i tuoi casi d’uso. Per la trascrizione audio multilingue, spiegheremo come funzionano Whisper e WhisperX, le loro limitazioni e come utilizzarle in Python.

In seguito, illustreremo come vengono addestrati i modelli di ricerca semantica multilingue e perché è possibile ottenere le stesse informazioni da un database vettoriale indipendentemente dalla lingua con cui hai effettuato la query. Forniremo anche una dettagliata implementazione della ricerca semantica utilizzando Postgres e PGVector.

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Infine, mostreremo i risultati ottenuti attraverso due casi d’uso. Utilizzeremo due video, uno in portoghese e l’altro in inglese, e li interrogheremo con la stessa domanda in portoghese e inglese per verificare se otteniamo la stessa risposta.