bf854f2d6e
- таблица sections (дерево через parent_id), у видео section_id
- API: CRUD /sections, фильтры /videos (поиск, раздел с потомками, метод),
GET /videos/{id}/text, PATCH раздела, DELETE вместе с файлами
- pipeline: keep_video=false удаляет mp4 после расшифровки, section_id
- UI: панель разделов с вложенностью и счётчиками, поиск, фильтр по методу,
диалоги полного текста/выжимки, привязка к разделу, удаление,
переключатель «Сохранять видео на диске»
- compose: bind-mount ./web для правок без пересборки
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
LLM-infa
Пайплайн: YouTube → скачивание видео → текст речи → LLM-выжимка → Postgres.
Скачивает видео (yt-dlp), достаёт текст из субтитров (или распознаёт речь через Vosk, если субтитров нет), сокращает текст до краткой выжимки (через любой OpenAI-совместимый LLM API или встроенный экстрактивный алгоритм) и складывает всё в базу: пути к видео, полному тексту и выжимке.
Состав
| Сервис | Порт | Что делает |
|---|---|---|
api |
8000 | FastAPI: пайплайн, каталог видео, проверка LLM |
web |
8550 | Flet UI: запуск пайплайна и библиотека результатов |
db |
5433→5432 | Postgres 15, таблица videos |
Файлы складываются в data/videos/ (mp4) и data/text/ (<uuid>.txt — полный
текст, <uuid>_summary.txt — выжимка); в БД хранятся пути и метаданные.
Запуск
# 1. Модель Vosk для распознавания без субтитров (однократно, ~90 МБ)
mkdir -p models && cd models
curl -LO https://alphacephei.com/vosk/models/vosk-model-small-ru-0.22.zip
unzip vosk-model-small-ru-0.22.zip && rm vosk-model-small-ru-0.22.zip && cd ..
# 2. Поднять стек
docker compose up -d --build
UI: http://localhost:8550 · API-доки: http://localhost:8000/docs
LLM для выжимки
LLM не разворачивается в контейнере — указывается любой внешний OpenAI-совместимый эндпоинт. Два способа:
- В
.env(используется по умолчанию для всех запросов):LLM_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1 LLM_API_KEY=sk-... LLM_MODEL=anthropic/claude-haiku-4.5 - Через UI / поле
llmв запросе — на каждый запрос отдельно.
Если LLM не настроена, работает встроенная экстрактивная суммаризация (выбор ключевых предложений, без нейросети).
API
# обработать видео целиком
curl -X POST localhost:8000/pipeline/process \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"url": "https://youtu.be/...", "summary_max_sentences": 10}'
# каталог обработанных видео
curl localhost:8000/videos/
# проверить связь с LLM
curl -X POST localhost:8000/llm/test
Заметки
- Старый код (users/subscriptions/media-convert) лежит в
api_legacy/и в сборку не входит. - Если Docker Desktop не тянет образы (TLS timeout к registry), использовать
системный демон:
docker context use default.