Construindo um Negócio de Inteligência Artificial em 24 Horas: Transcrições do YouTube Interativas

Extrair informações precisas de vídeos longos pode ser um desafio. Muitas vezes, nos vemos navegando por horas de conteúdo em busca de um trecho específico. E se a Inteligência Artificial (IA) pudesse simplificar esse processo? Inspirado por essa necessidade, um desenvolvedor aceitou o desafio de construir uma aplicação de IA funcional em apenas 24 horas, focada em tornar as transcrições de vídeos do YouTube interativas e pesquisáveis. Este artigo explora essa jornada, desde a concepção da ideia até a criação de um MVP (Minimum Viable Product).

O Desafio de Criar um Negócio de Inteligência Artificial em 24 Horas

A jornada começou com um brainstorming intenso. O criador do vídeo considerou diversas ideias de negócios baseados em Inteligência Artificial, como uma extensão para o Chrome que utilizaria IA para autocompletar texto, similar ao que o Grammarly já oferece com excelência. Outra ideia foi uma plataforma de busca em documentações de bibliotecas de programação usando IA, e até mesmo um serviço de processamento de imagens com Inteligência Artificial, um campo já bem explorado por gigantes como Midjourney, LetsEnhance.io e Adobe com suas recentes atualizações no Photoshop e Illustrator.

Diante da forte concorrência, a estratégia adotada foi a de 'falhar rápido e pivotar rápido', um mantra comum na cultura de startups. Essa abordagem permite testar ideias rapidamente e mudar de direção caso o caminho inicial se mostre inviável, economizando tempo e recursos.

A Ideia Vencedora: Inteligência Artificial para Transcrições do YouTube

A solução surgiu de um problema pessoal enfrentado pelo desenvolvedor: a dificuldade de encontrar informações específicas em tutoriais de vídeo extensos, como os de programação que podem durar horas. A ideia, então, foi desenvolver uma ferramenta que permitisse fazer o download da transcrição de um vídeo do YouTube e utilizar a Inteligência Artificial para realizar buscas e obter respostas diretamente desse conteúdo textual.

Desenvolvimento da Aplicação de Inteligência Artificial: Passo a Passo

Com a ideia definida, o próximo passo foi mergulhar no desenvolvimento, enfrentando desafios técnicos e explorando diversas ferramentas de Inteligência Artificial.

Coleta de Transcrições do YouTube com Inteligência Artificial

Inicialmente, o desenvolvedor explorou a API de Legendas (Captions API) do YouTube e a YouTube Data API. No entanto, encontrou dificuldades para obter as transcrições de forma consistente. A solução veio com a descoberta de uma biblioteca Node.js chamada youtube-transcript, que se mostrou eficaz para extrair as transcrições completas, incluindo timestamps.

Integração com a Inteligência Artificial do ChatGPT (OpenAI)

Com as transcrições em mãos, o próximo desafio era integrá-las com um modelo de linguagem de Inteligência Artificial capaz de processar o texto e responder a perguntas. A escolha óbvia foi a API do ChatGPT da OpenAI. O desenvolvedor utilizou a API para enviar a transcrição e as perguntas do usuário, recebendo respostas contextuais geradas pela IA. Foi necessário um trabalho de engenharia de prompt para instruir o modelo a se comportar como um assistente de transcrição do YouTube.

Armazenamento e Busca Vetorial com AstraDB e Inteligência Artificial

Para otimizar a busca em transcrições longas e permitir uma interação mais eficiente com a Inteligência Artificial, o desenvolvedor optou por utilizar um banco de dados vetorial. Bancos de dados vetoriais são especializados em armazenar e pesquisar embeddings – representações numéricas de texto geradas por modelos de IA – o que é crucial para aplicações de busca semântica. A plataforma escolhida foi o Astra DB da DataStax, que oferece funcionalidades de busca vetorial. O criador utilizou um template (boilerplate) fornecido pela própria DataStax para acelerar o desenvolvimento do backend, que já incluía a configuração com Mongoose.js para modelagem de dados.

Construindo o Backend e Frontend da Aplicação de Inteligência Artificial

O código foi refatorado para organizar as funcionalidades em módulos. Um modelo Mongoose foi criado para armazenar informações dos vídeos, como título, descrição, URL, a transcrição e os embeddings vetoriais. O backend foi construído utilizando Express.js. Para a interface do usuário (frontend), foi desenvolvida uma página HTML simples, estilizada com Tailwind CSS, e JavaScript para lidar com as interações do usuário e a comunicação com o backend.

O Resultado: Uma Ferramenta de Inteligência Artificial para Interagir com Vídeos do YouTube

Ao final das 24 horas, o desenvolvedor conseguiu criar um MVP funcional. A aplicação permite que o usuário insira a URL de um vídeo do YouTube. O sistema então processa o vídeo, extrai a transcrição, gera os embeddings e armazena tudo no Astra DB. Em seguida, a interface exibe um resumo inicial do vídeo e permite que o usuário faça perguntas específicas sobre o conteúdo, que são respondidas pela Inteligência Artificial do ChatGPT com base na transcrição.

O vídeo demonstrou o funcionamento com exemplos, mostrando a capacidade da IA de resumir o vídeo e responder a perguntas como 'Quais são os três principais aprendizados deste vídeo?' ou 'Este vídeo oferece um tutorial sobre como implantar Next.js?'.

Apesar do sucesso, o desenvolvedor reconheceu limitações, como o desafio de lidar com transcrições muito longas que podem exceder o limite de tokens do ChatGPT. Uma melhoria futura seria dividir transcrições extensas em blocos menores para processamento.

Lições Aprendidas e o Futuro da Inteligência Artificial em Aplicações Práticas

Este projeto demonstra o poder da Inteligência Artificial e a rapidez com que soluções inovadoras podem ser prototipadas. A combinação de APIs de terceiros (YouTube, OpenAI) com bancos de dados especializados como o Astra DB e bibliotecas de código aberto permite criar aplicações complexas em um curto espaço de tempo.

O criador mencionou o interesse em explorar futuras integrações, como com o DALL·E 3, para talvez analisar o conteúdo visual dos vídeos, ampliando ainda mais as capacidades da ferramenta. A iniciativa de construir um negócio de Inteligência Artificial em 24 horas, embora ambiciosa, resultou em uma ferramenta útil e inspiradora.

Conclusão

A capacidade de interagir com o conteúdo de vídeos do YouTube de forma conversacional, graças à Inteligência Artificial, abre um leque de possibilidades para aprendizado e extração de conhecimento. Projetos como este, mesmo desenvolvidos em um curto período, mostram o potencial da IA para resolver problemas cotidianos e transformar a maneira como consumimos informação digital.