Как создать AI-чат-бота, обученного на YouTube-канале

Какую проблему решает

Коучи и преподаватели каждый день отвечают на одни и те же вопросы в комментариях и личных сообщениях, хотя уже разбирали их в видео. Аудитория не может найти нужный ролик, а автор не может масштабировать личные ответы. Чат-бот канала отвечает голосом автора и возвращает зрителей к исходному контенту.

Что включить в первую версию

• ■Ответы только на основе собственных видео автора
• ■Ссылки на точное видео и таймкод
• ■Автоматическое обновление при выходе новых видео
• ■Бесплатный тариф с лимитом вопросов и платный тариф для участников
• ■Встраиваемый виджет для сайта или сообщества автора

Как создать: пошагово

1. 01

   Загрузите канал

   Получите список видео канала или отобранного плейлиста и отправьте все ID в /batch с format.paragraphs и format.timestamp.

2. 02

   Разбейте и создайте эмбеддинги

   Сохраните каждый абзац с названием видео, URL и временем начала и создайте эмбеддинги в векторной базе данных.

3. 03

   Извлекайте и отвечайте

   Для каждого вопроса извлекайте самые релевантные абзацы и просите LLM ответить только на их основе, указывая видео и таймкод.

4. 04

   Поддерживайте актуальность

   По расписанию проверяйте канал на новые загрузки и добавляйте в индекс только новые расшифровки.

Стартовый код

Эта идея построена на шаблоне «Рецепт 3: массовая загрузка плейлиста в базу знаний». Подставьте свои каналы, промпты и хранилище.

import requests

API = "https://www.youtubetranscript.dev/api/v2"
HEADERS = {"Authorization": "Bearer yt_sk_live_YOUR_KEY"}

playlist = requests.post(f"{API}/playlists/resolve", headers=HEADERS,
                         json={"playlist_url": "https://www.youtube.com/playlist?list=PLAYLIST_ID",
                               "limit": 100}).json()

ids = [v["video_id"] for v in playlist["items"]]
batch = requests.post(f"{API}/batch", headers=HEADERS, json={
    "video_ids": ids,
    "format": {"timestamp": True, "paragraphs": True},
}).json()

# Large batches run async: poll GET /batch/{batch_id} until status is "completed"
for r in batch.get("results", []):
    if r["status"] == "completed":
        for p in r["data"]["transcript"].get("paragraphs") or []:
            store(video_id=r["video_id"], start=p["start"], text=p["text"])  # your vector DB

Как на этом заработать

Берите с автора ежемесячную плату за размещённого чат-бота или делите выручку от платного тарифа, который он продаёт своей аудитории. Закрытые сообщества и продавцы курсов могут включить его как премиальный бонус.

Каких ошибок избегать

• ✕Позволять модели отвечать из общих знаний: ограничьте её извлечёнными фрагментами расшифровок, чтобы она звучала как автор.
• ✕Использовать фрагменты фиксированного размера, которые режут предложения пополам: группировка по абзацам сохраняет контекст.
• ✕Запускать без согласия автора: делайте продукт вместе с автором — это его голос и его контент.

Вопросы об этой идее