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Jockey
Jockey
Jockey主要面向需要处理复杂视频工作流程的开发者和团队，尤其是那些希望利用大型语言模型来增强视频内容创作和编辑流程的用户。它适合需要高度自定义和自动化视频处理任务的专业用户。
AI视频编辑AI视频生成#对话式代理#视频处理#大型语言模型#API集成普通产品开源
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简介
Jockey是一个基于Twelve Labs API和LangGraph构建的对话式视频代理。它将现有的大型语言模型(Large Language Models, LLMs)的能力与Twelve Labs的API结合使用，通过LangGraph进行任务分配，将复杂视频工作流程的负载分配给适当的基础模型。LLMs用于逻辑规划执行步骤并与用户交互，而与视频相关的任务则传递给由视频基础模型(Video Foundation Models, VFMs)支持的Twelve Labs API，以原生方式处理视频，无需像预先生成的字幕这样的中介表示。
截图
产品特色
结合大型语言模型与视频处理API进行复杂视频工作流程的负载分配。
使用LangGraph进行任务分配，提高视频处理效率。
通过LLMs逻辑规划执行步骤，增强用户交互体验。
无需中介表示，直接利用视频基础模型处理视频任务。
支持自定义和扩展，以适应不同的视频相关用例。
提供终端和LangGraph API服务器部署选项，灵活适应开发和测试需求。
使用教程
1. 安装必要的外部依赖，如FFMPEG、Docker和Docker Compose。
2. 克隆Jockey的GitHub仓库到本地环境。
3. 创建并激活Python虚拟环境，安装所需的Python包。
4. 配置.env文件，添加必要的API密钥和环境变量。
5. 使用Docker Compose部署Jockey API服务器。
6. 通过终端运行Jockey实例进行测试或使用LangGraph API服务器进行端到端部署。
7. 使用LangGraph Debugger UI进行调试和端到端测试。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
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