Nuclia는 모든 내부 및 외부 소스의 비정형 데이터를 자동으로 인덱싱하여 최적화된 검색 결과와 생성형 답변을 제공합니다. 비디오 및 오디오 전사, 이미지 콘텐츠 추출, 문서 파싱을 처리할 수 있습니다.
Nuclia Understanding API는 텍스트, 웹 페이지, 문서, 오디오/비디오 콘텐츠를 포함한 비정형 데이터 처리를 지원합니다. 필요한 경우 음성-텍스트 변환이나 OCR을 사용하여 모든 텍스트를 추출하고, 메타데이터, 임베디드 파일(PDF 내 이미지 등), 웹 링크도 추출합니다. 머신러닝이 활성화된 경우 엔티티를 식별하고, 콘텐츠 요약을 제공하며, 모든 문장에 대한 embedding을 생성합니다.

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Setup

Nuclia Understanding API를 사용하려면 Nuclia 계정이 필요합니다. https://nuclia.cloud에서 무료로 계정을 생성한 다음 NUA key를 생성할 수 있습니다. 
pip install -qU  protobuf
pip install -qU  nucliadb-protos

import os

os.environ["NUCLIA_ZONE"] = "<YOUR_ZONE>"  # e.g. europe-1
os.environ["NUCLIA_NUA_KEY"] = "<YOUR_API_KEY>"

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Example

Nuclia document loader를 사용하려면 NucliaUnderstandingAPI tool을 인스턴스화해야 합니다: 
from langchain_community.tools.nuclia import NucliaUnderstandingAPI

nua = NucliaUnderstandingAPI(enable_ml=False)

from langchain_community.document_loaders.nuclia import NucliaLoader

loader = NucliaLoader("./interview.mp4", nua)
이제 문서를 가져올 때까지 loop에서 load를 호출할 수 있습니다. 
import time

pending = True
while pending:
    time.sleep(15)
    docs = loader.load()
    if len(docs) > 0:
        print(docs[0].page_content)
        print(docs[0].metadata)
        pending = False
    else:
        print("waiting...")

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Retrieved information

Nuclia는 다음 정보를 반환합니다:
  • file metadata
  • 추출된 텍스트
  • 중첩된 텍스트 (임베디드 이미지 내 텍스트 등)
  • 단락 및 문장 분할 (첫 번째 및 마지막 문자의 위치, 비디오 또는 오디오 파일의 경우 시작 시간 및 종료 시간으로 정의됨)
  • links
  • thumbnail
  • 임베디드 파일
참고: 생성된 파일(thumbnail, 추출된 임베디드 파일 등)은 token으로 제공됩니다. /processing/download endpoint를 사용하여 다운로드할 수 있습니다. 또한 모든 레벨에서 속성이 특정 크기를 초과하면 다운로드 가능한 파일에 저장되고 문서에서 file pointer로 대체됩니다. 이는 {"file": {"uri": "JWT_TOKEN"}}로 구성됩니다. 규칙은 메시지 크기가 1000000자보다 크면 가장 큰 부분이 다운로드 가능한 파일로 이동된다는 것입니다. 먼저 압축 프로세스는 vector를 대상으로 합니다. 그것으로 충분하지 않으면 큰 field metadata를 대상으로 하고, 마지막으로 추출된 텍스트를 대상으로 합니다.
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