Jockey
J
Jockey
紹介 :
Jockeyは、Twelve Labs APIとLangGraphを基盤とした対話型の動画エージェントです。大規模言語モデル(LLM)の機能とTwelve LabsのAPIを組み合わせ、LangGraphを用いてタスクを割り当てることで、複雑な動画ワークフローの負荷を適切な基盤モデルに分散します。LLMは、実行手順の論理的な計画とユーザーとのインタラクションに使用され、動画関連のタスクは、動画基盤モデル(VFM)をサポートするTwelve Labs APIに渡され、字幕などの中間表現を必要とせずに、ネイティブに動画を処理します。
ターゲットユーザー :
Jockeyは、特に大規模言語モデルを活用して動画コンテンツの作成と編集プロセスを強化したい開発者やチーム、複雑な動画ワークフローの処理が必要なユーザーを対象としています。高度なカスタマイズと動画処理タスクの自動化が必要なプロフェッショナルユーザーに最適です。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 48.9K
使用シナリオ
動画編集チームがJockeyを使用して動画の編集と字幕生成を自動化します。
コンテンツクリエイターがJockeyを使用して動画の草稿とストーリーボードを生成します。
教育機関がJockeyを使用してインタラクティブな動画チュートリアルを作成します。
製品特徴
大規模言語モデルと動画処理APIを組み合わせ、複雑な動画ワークフローの負荷分散を行う。
LangGraphを用いてタスクを割り当て、動画処理の効率を向上させる。
LLMによる実行手順の論理的計画により、ユーザーエクスペリエンスを向上させる。
中間表現を必要とせず、動画基盤モデルを用いて動画タスクを直接処理する。
様々な動画関連のユースケースに対応できるよう、カスタマイズと拡張をサポートする。
ターミナルとLangGraph APIサーバーのデプロイオプションを提供し、開発とテストのニーズに柔軟に対応する。
使用チュートリアル
1. FFMPEG、Docker、Docker Composeなどの必要な外部依存関係をインストールします。
2. ローカル環境にJockeyのGitHubリポジトリをクローンします。
3. Python仮想環境を作成してアクティブ化し、必要なPythonパッケージをインストールします。
4. .envファイルを設定し、必要なAPIキーと環境変数を追加します。
5. Docker Composeを使用してJockey APIサーバーをデプロイします。
6. ターミナルでJockeyインスタンスを実行してテストするか、LangGraph APIサーバーを使用してエンドツーエンドのデプロイを行います。
7. LangGraph Debugger UIを使用してデバッグとエンドツーエンドテストを行います。
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