این صفحه به‌وسیله ‏Cloud Translation API‏ ترجمه شده است.

یک جمع‌بندی کننده YouTube-Powered Gemini بسازید

1. مقدمه

در دنیای دیجیتال پر سرعت امروز، زمان یک کالای گرانبها است. یوتیوب مخزن وسیعی از اطلاعات است، اما ویدیوهای طولانی می تواند سرمایه گذاری زمانی قابل توجهی باشد. اینجاست که خلاصه‌نویس‌های YouTube ارزشمند می‌شوند. این ابزارها به طور موثر ویدیوهای طولانی را به خلاصه های مختصر فشرده می کنند و به کاربران امکان می دهند بدون تماشای کل ویدیو به سرعت محتوای اصلی را درک کنند. این به ویژه برای دانش‌آموزان، متخصصان و هر کسی که به‌دنبال استخراج مؤثر اطلاعات کلیدی از محتوای ویدیویی آنلاین است، مفید است. اساساً، خلاصه‌نویس‌های یوتیوب به کاربران این امکان را می‌دهند که یادگیری و دریافت اطلاعات خود را به حداکثر برسانند و زمان تلف شده را به حداقل برسانند.

در پایان این آزمایشگاه، یک برنامه کاربردی تحت وب خواهید داشت که می تواند از ویدیوهای YouTube خلاصه تولید کند. همچنین درک بهتری از نحوه استفاده از Gemini API، Google Gen AI SDK و ادغام آنها با یکدیگر برای ساختن یک برنامه وب خواهید داشت.

برنامه وب شما به شکل زیر خواهد بود:

تنها کاری که باید انجام دهید این است که یک پیوند به ویدیوی YouTube ارائه دهید و Gemini بقیه کارها را انجام خواهد داد.

2. قبل از شروع

این کد لبه فرض می کند که شما قبلاً یک پروژه Google Cloud با فعال بودن صورتحساب دارید. اگر هنوز آن را ندارید، می توانید دستورالعمل های زیر را برای شروع دنبال کنید.

در Google Cloud Console ، در صفحه انتخاب پروژه، یک پروژه Google Cloud را انتخاب یا ایجاد کنید.
مطمئن شوید که صورتحساب برای پروژه Google Cloud شما فعال است. با نحوه بررسی فعال بودن صورت‌حساب در پروژه آشنا شوید.
شما از Cloud Shell ، یک محیط خط فرمان که در Google Cloud اجرا می شود، استفاده خواهید کرد. برای دسترسی به آن، روی Activate Cloud Shell در بالای کنسول Google Cloud کلیک کنید.

پس از اتصال به Cloud Shell، با استفاده از دستور زیر بررسی می‌کنید که قبلاً احراز هویت شده‌اید و پروژه به ID پروژه شما تنظیم شده است:

gcloud auth list

دستور زیر را در Cloud Shell اجرا کنید تا تأیید کنید که دستور gcloud از پروژه شما اطلاع دارد.

gcloud config list project

اگر پروژه شما تنظیم نشده است، از دستور زیر برای تنظیم آن استفاده کنید:

gcloud config set project <YOUR_PROJECT_ID>

مطمئن شوید که API های زیر فعال هستند:

Cloud Run
Vertex AI

جایگزین استفاده از دستور gcloud عبور از کنسول با استفاده از این پیوند است. برای دستورات و استفاده از gcloud به مستندات مراجعه کنید.

پیش نیازها

توانایی خواندن و نوشتن کدهای پایتون و HTML
کار راحت با Gemini API و Google Gen AI SDK
درک توسعه پایه تمام پشته

چیزی که یاد خواهید گرفت

چگونه با استفاده از کتابخانه Flask API یک API back-end مجهز به Gemini ایجاد کنیم
چگونه یک برنامه GenAI بسازیم قسمت جلویی و بک‌اند را به هم پیوند می‌دهد
نحوه استقرار برنامه توسعه یافته GenAI در Cloud Run

آنچه شما نیاز دارید

یک کامپیوتر کارآمد و وای فای قابل اعتماد
یک ذهن کنجکاو

3. یک اپلیکیشن Python Flask در Cloud Run ایجاد کنید

ابتدا برنامه Python Flask را در Cloud Run با استفاده از الگوی تولید شده خودکار از Cloud Shell ایجاد می کنیم.

به ترمینال Cloud Shell بروید و روی دکمه Open Editor کلیک کنید.

مطمئن شوید که پروژه Cloud Code در گوشه سمت چپ پایین (نوار وضعیت) ویرایشگر Cloud Shell تنظیم شده است، همانطور که در تصویر زیر مشخص شده است و روی پروژه فعال Google Cloud که در آن صورت‌حساب را فعال کرده‌اید، تنظیم شده است. در صورت درخواست مجوز دهید .

روی آن پروژه فعال در نوار وضعیت کلیک کنید و منتظر بمانید تا Cloud Code باز شود. در پنجره پاپ آپ "برنامه جدید" را انتخاب کنید.

از لیست برنامه ها، Cloud Run Application را انتخاب کنید:

برای صفحه 2/2، قالب Python Flask را انتخاب کنید:

نام پروژه را به دلخواه خود وارد کنید (مثلاً "amazing-gemini-app") و روی OK کلیک کنید:

با این کار الگوی پروژه جدیدی که به تازگی راه اندازی کرده اید باز می شود.

ایجاد یک اپلیکیشن Python Flask در Cloud Run با Google Cloud Shell به همین سادگی است.

4. قسمت جلویی را بسازید

همانطور که قبلا گفته شد، برنامه وب نهایی به این صورت است:

این شامل یک فیلد ورودی برای دریافت پیوند YouTube از کاربر، گزینه ای برای انتخاب یک خانواده مدل متفاوت، یک ناحیه متنی برای ارائه درخواست اضافی در صورت نیاز، و یک دکمه برای ارسال فرم است.

اگر این چالش را دوست دارید، می توانید فرم خود را طراحی کنید یا ویژگی های CSS را ویرایش کنید. همچنین می توانید کد را از زیر کپی کنید و محتوای فایل index.html خود را در پوشه templates با آن جایگزین کنید.

<!DOCTYPE html>
<html>
 <head>
   <title>YouTube Summarizer</title>
   <style>
     body {
       font-family: sans-serif;
       display: flex;
       justify-content: center;
       align-items: center;
       min-height: 100vh;
       background-color: #f4f4f4;
     }
     .container {
       background-color: white;
       padding: 30px;
       border-radius: 8px;
       box-shadow: 0 2px 5px rgba(0, 0, 0, 0.1);
       text-align: center;
     }
     h2 {
       text-align: center;
       margin-bottom: 20px;
     }
     input[type="text"], textarea, select {
       width: 100%;
       padding: 10px;
       margin-bottom: 15px;
       border: 1px solid #ccc;
       border-radius: 4px;
       box-sizing: border-box;
     }
     button {
       background-color: #4CAF50;
       color: white;
       padding: 12px 20px;
       border: none;
       border-radius: 4px;
       cursor: pointer;
     }
   </style>
 </head>
 <body>
   <div class="container">
     <h2>YouTube Summarizer</h2>
     <form action="/summarize" target="_blank" method="post">
       <input type="text" name="youtube_link" placeholder="Enter YouTube Link">
       <select name="model">
         <option value="gemini-2.0-flash-001">Gemini 2.0 Flash</option>
       </select>
       <textarea name="additional_prompt" placeholder="Write your additional prompt here. For example: 'explain to me like I am five years old'"></textarea>
       <button type="submit">Summarize</button>
     </form>
   </div>
 </body>
</html>

برای آزمایش اینکه آیا این مرحله را به درستی انجام داده اید، روی app.py کلیک راست کرده و Run Python File in Terminal را انتخاب کنید.

اگر همه خوب پیش رفتند، باید بتوانید به برنامه وب خود در http://127.0.0.1:8080 دسترسی داشته باشید.

5. Back-end را بسازید

پس از راه‌اندازی بخش جلویی، باید یک سرویس پشتیبان ایجاد کنید که از مدل Gemini برای خلاصه کردن ویدیوی YouTube ارائه شده توسط کاربر استفاده می‌کند. توجه داشته باشید که برای تکمیل این کار، app.py را بازنویسی می‌کنید.

قبل از تغییر کد، باید یک محیط مجازی ایجاد کنید و کتابخانه های لازم را برای اجرای اجزای Gemini نصب کنید.

ابتدا باید کتابخانه Google Gen AI SDK را به فایل requires.txt اضافه کنید. باید شبیه این باشد:

Flask==2.3.3
requests==2.31.0
debugpy # Required for debugging.
google-genai==1.2.0

در مرحله دوم، شما باید یک محیط مجازی ایجاد کنید و بسته ها را از requires.txt نصب کنید تا بتوانید کد بک اند را با موفقیت اجرا کنید.

روی نوارها در گوشه بالا سمت چپ کلیک کنید و ترمینال > ترمینال جدید را انتخاب کنید

2. با تایپ در ترمینال یک محیط مجازی ایجاد کنید و منتظر بمانید تا با موفقیت نصب شود

python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

دوباره با خیال راحت خودتان را به چالش بکشید و با استفاده از Flask API خودتان یک نقطه پایانی Gemini ایجاد کنید. کد شما باید مشابه چیزی باشد که در زیر ارائه شده است.

import os

from flask import Flask, render_template, request
from google import genai
from google.genai import types

app = Flask(__name__)

PROJECT_ID = "REPLACE_WITH_YOUR_PROJECT_ID"

client = genai.Client(
   vertexai=True,
   project=PROJECT_ID,
   location="us-central1",
)

# Define the home page route.
@app.route('/', methods=['GET'])
def index():
   '''
   Renders the home page.
   Returns:The rendered template.
   '''
   return render_template('index.html')


def generate(youtube_link, model, additional_prompt):

   # Prepare youtube video using the provided link
   youtube_video = types.Part.from_uri(
       file_uri=youtube_link,
       mime_type="video/*",
   )

   # If addtional prompt is not provided, just append a space
   if not additional_prompt:
       additional_prompt = " "

   # Prepare content to send to the model
   contents = [
       youtube_video,
       types.Part.from_text(text="""Provide a summary of the video."""),
       additional_prompt,
   ]

   # Define content configuration
   generate_content_config = types.GenerateContentConfig(
       temperature = 1,
       top_p = 0.95,
       max_output_tokens = 8192,
       response_modalities = ["TEXT"],
   )

   return client.models.generate_content(
       model = model,
       contents = contents,
       config = generate_content_config,
   ).text

@app.route('/summarize', methods=['GET', 'POST'])
def summarize():
   '''
   Summarize the user provided YouTube video.
   Returns: Summary.
   '''

   # If the request is a POST request, process the form data.
   if request.method == 'POST':
       youtube_link = request.form['youtube_link']
       model = request.form['model']
       additional_prompt = request.form['additional_prompt']
     
       # Generate the summary.
       try:
           summary = generate(youtube_link, model, additional_prompt)
           return summary

       except ValueError as e:
           raise e
 
   # If the request is a GET request, redirect to the home page.
   else:
       return redirect('/')


if __name__ == '__main__':
   server_port = os.environ.get('PORT', '8080')
   app.run(debug=False, port=server_port, host='0.0.0.0')

در اصل، کد موارد زیر را انجام می دهد:

واردات کتابخانه های لازم:

Flask: برای ایجاد برنامه تحت وب.
os: برای دسترسی متغیر محیطی.
google.genai: برای تعامل با هوش مصنوعی Gemini گوگل.
google.genai.types: برای تعریف ساختار داده برای Gemini.

راه اندازی مشتری جمینی:

این یک اتصال به Vertex AI گوگل برقرار می کند و برنامه را قادر می سازد از مدل Gemini AI استفاده کند. مطمئن شوید که " REPLACE_WITH_YOUR_PROJECT_ID " را با شناسه پروژه خود جایگزین کرده اید.

تعریف تابع تولید:

این تابع یک پیوند ویدیوی YouTube، یک شناسه مدل Gemini و یک اعلان اضافی را به عنوان ورودی می گیرد. سپس ویدیو و درخواست را برای Gemini ارسال می کند و متن خلاصه تولید شده را برمی گرداند.

تعریف مسیر صفحه اصلی (/):

این تابع الگوی index.html را نمایش می دهد که فرمی را برای کاربر نمایش می دهد تا پیوند YouTube را وارد کند.

تعریف مسیر خلاصه سازی (/summarize):

این تابع به ارسال فرم ها رسیدگی می کند. پیوند یوتیوب، مدل و درخواست را از فرم بازیابی می کند، تابع تولید را برای دریافت خلاصه فراخوانی می کند و سپس خلاصه را در قالب result.html نمایش می دهد.

اجرای برنامه:

پورت سرور را از متغیرهای محیطی بازیابی می کند و وب سرور Flask را راه اندازی می کند.

می توانید کد را با اجرای app.py از ترمینال آزمایش کنید. همان روش تست قسمت جلویی. روی app.py کلیک راست کرده و Run Python File in Terminal را انتخاب کنید.

پیش بروید و برنامه خود را آزمایش کنید. باید همانطور که انتظار می رود کار کند.

6. برنامه وب را مستقر کنید

اکنون که برنامه کاربردی GenAI را دارید، بیایید برنامه را در Cloud Run اجرا کنیم تا بتوانید آن را با دوستان و همکاران خود به اشتراک بگذارید.

به ترمینال Cloud Shell بروید و مطمئن شوید که پروژه فعلی برای پروژه فعال شما پیکربندی شده است، در غیر این صورت از دستور gcloud configure برای تنظیم شناسه پروژه استفاده کرده اید:

gcloud config set project [PROJECT_ID]

فراموش نکنید که [PROJECT_ID] را با شناسه پروژه خود جایگزین کنید. سپس دستورات زیر را به ترتیب یکی یکی وارد کنید:

cd amazing-gemini-app
gcloud run deploy --source .

از شما می خواهد که یک نام برای سرویس خود وارد کنید، مثلاً " youtube-summarizer ". شماره مربوطه را برای منطقه " us-central1 " انتخاب کنید. وقتی از شما می پرسد که آیا می خواهید به فراخوان های احراز هویت نشده اجازه دهید، بگویید " y ". توجه داشته باشید که ما در اینجا اجازه دسترسی بدون احراز هویت را می دهیم زیرا این یک برنامه آزمایشی است. توصیه این است که از احراز هویت مناسب برای برنامه های تجاری و تولیدی خود استفاده کنید.

پس از تکمیل استقرار، باید پیوندی شبیه به زیر دریافت کنید:

https://amazing-gemini-app-*******.a.run.app/

ادامه دهید و از برنامه خود از پنجره Inconito یا دستگاه تلفن همراه خود استفاده کنید. از قبل باید زنده باشد.

7. چالش

اکنون زمان درخشش شماست. آیا آنچه را که برای تغییر کد لازم است در اختیار دارید تا بتوانید ویدیوها را مستقیماً از رایانه خود آپلود کنید؟

8. پاکسازی کنید

برای جلوگیری از تحمیل هزینه به حساب Google Cloud خود برای منابع مورد استفاده در این Codelab، این مراحل را دنبال کنید:

در کنسول Google Cloud، به صفحه مدیریت منابع بروید.
در لیست پروژه، پروژه ای را که می خواهید حذف کنید انتخاب کنید و سپس روی Delete کلیک کنید.
در محاوره، شناسه پروژه را تایپ کنید و سپس روی Shut down کلیک کنید تا پروژه حذف شود.
یا می‌توانید به Cloud Run در کنسول بروید، سرویسی را که به تازگی مستقر کرده‌اید انتخاب کرده و حذف کنید.