LeMUR là một framework mạnh mẽ cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng AI sinh tạo trên dữ liệu âm thanh một cách dễ dàng. Nó tích hợp một cách liền mạch tất cả các thành phần thiết yếu, bao gồm phiên thoại tự động, tăng cường lời nhắc, nén, kỹ thuật truy xuất, mô hình ngôn ngữ và đầu ra có cấu trúc, vào một API duy nhất.

Với LeMUR, bạn có thể dễ dàng tìm kiếm, tóm tắt, đặt câu hỏi hoặc tạo ra văn bản mới dựa trên kiến thức của dữ liệu nói của ứng dụng của bạn. Điều này cho phép bạn tạo ra các ứng dụng được điều khiển bởi AI cho các cuộc họp, cuộc gọi điện thoại, video, podcast và nhiều hơn nữa.

LeMUR được thiết kế để có độ chính xác cao trong các nhiệm vụ cốt lõi như tóm tắt, trả lời câu hỏi và tạo mục tiêu hành động. Nó cũng có thể được mở rộng cho bất kỳ trường hợp sử dụng nào khác với một điểm cuối có thể tùy chỉnh, cho phép bạn định nghĩa các nhiệm vụ và lời nhắc riêng của mình.

Năng lực phiên thoại và tóm tắt của LeMUR cho phép bạn xử lý và tóm tắt một khối lượng lớn dữ liệu âm thanh một cách dễ dàng. Với khả năng tiếp nhận hơn 1 triệu token, tương đương với khoảng 100 giờ âm thanh, LeMUR cho phép bạn tóm tắt toàn bộ chuỗi bài giảng, các cuộc họp ảo, cuộc gọi điện thoại, podcast và nhiều hơn nữa.

Để tăng cường thêm quá trình tóm tắt, LeMUR cho phép bạn cung cấp thêm ngữ cảnh dưới dạng văn bản, cho phép mô hình chú ý đặc biệt đến các chủ đề hoặc lĩnh vực quan tâm cụ thể. Điều này đảm bảo rằng các bản tóm tắt được tạo ra phù hợp với nhu cầu của bạn, cung cấp cho bạn những hiểu biết liên quan và hữu ích nhất.

Điểm cuối Hỏi-Đáp (Q&A) của LeMUR cho phép bạn có được những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu nói của bạn. Bạn có thể đặt câu hỏi về nội dung của các cuộc họp ảo, cuộc gọi điện thoại, podcast và nhiều hơn nữa, và LeMUR sẽ cung cấp câu trả lời chính xác và có ngữ cảnh.

Dù bạn cần hiểu lịch sử của khách hàng trong một trung tâm cuộc gọi hoặc làm rõ một khái niệm được đề cập trong một podcast, khả năng Q&A của LeMUR có thể giúp bạn tìm thông tin cần thiết. Các câu trả lời được cung cấp sẽ bao gồm lý do và trích dẫn liên quan, đảm bảo bạn có được sự hiểu biết toàn diện về dữ liệu nói.

Điểm cuối Mục tiêu hành động của LeMUR cho phép bạn tự động tạo ra danh sách các mục tiêu hành động từ các cuộc họp ảo. Bạn có thể cung cấp một định dạng cụ thể để làm theo và thêm ngữ cảnh về các diễn giả để gán các mục tiêu hành động cho các thành viên tham dự cuộc họp cụ thể. Tính năng này giúp tăng năng suất của cuộc họp bằng cách đảm bảo rằng tất cả các nhiệm vụ và trách nhiệm quan trọng đều được xác định và giao rõ ràng, cho phép các nhóm duy trì tổ chức và trách nhiệm giải trình. Với LeMUR, bạn có thể dễ dàng trích xuất những hiểu biết có thể hành động được từ các bản ghi cuộc họp của mình, giải phóng thời gian và tài nguyên cho các sáng kiến chiến lược hơn.

Thiết kế linh hoạt và có thể mở rộng của LeMUR cho phép bạn khai thác trọn vẹn tiềm năng của dữ liệu nói của mình. Điểm cuối có thể tùy chỉnh赋予bạn quyền định nghĩa các nhiệm vụ và lời nhắc độc đáo của riêng mình, cho phép bạn xây dựng các ứng dụng AI được thiết kế riêng cho nhu cầu cụ thể của bạn.

Dù bạn đang tìm cách trích xuất thông tin từ các cuộc gọi dịch vụ khách hàng, tạo tóm tắt cho các podcast hoặc phát triển các ứng dụng mới lạ tận dụng kiến thức được nhúng trong dữ liệu âm thanh của bạn, điểm cuối có thể tùy chỉnh của LeMUR cung cấp các công cụ bạn cần để biến ý tưởng của mình thành hiện thực.

Bằng cách tận dụng sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn và khả năng xử lý mạnh mẽ của LeMUR, bạn có thể tích hợp dữ liệu nói một cách liền mạch vào các quy trình công việc của mình và mở khóa các khả năng mới cho sự đổi mới. Khám phá ranh giới của những gì có thể và để sự sáng tạo của bạn tỏa sáng khi bạn xây dựng các ứng dụng dựa trên âm thanh mang tính cách mạng với điểm cuối có thể tùy chỉnh của LeMUR.

Cách dễ nhất để bắt đầu với LeMUR là thông qua khu vực chơi, nơi bạn có thể tải lên tệp hoặc nhập liên kết YouTube và thử nghiệm tất cả các điểm cuối LeMUR chỉ với vài cú nhấp chuột, hoàn toàn miễn phí. Để bắt đầu, chỉ cần đăng ký bằng liên kết trong mô tả và nhận một mã thông báo API miễn phí.

Nếu bạn muốn sử dụng API trực tiếp, tài liệu toàn diện của chúng tôi và một sổ ghi chép Colab chào mừng sẽ giúp bạn khởi chạy chỉ trong vài phút. LeMUR được thiết kế để có độ chính xác cao trong một tập hợp các nhiệm vụ cốt lõi, bao gồm tóm tắt, trả lời câu hỏi và tạo mục tiêu hành động, và cũng có thể được mở rộng cho bất kỳ trường hợp sử dụng nào khác với một điểm cuối có thể tùy chỉnh.

Chúng tôi rất mong được xem những gì bạn sẽ xây dựng với LeMUR, vì vậy vui lòng chia sẻ suy nghĩ và dự án của bạn trong phần bình luận bên dưới. Nhóm LeMUR rất mong được nghe phản hồi của bạn và hỗ trợ hành trình của bạn trong việc tận dụng sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn cho các ứng dụng dựa trên âm thanh của bạn.

Lemur là một framework mạnh mẽ đơn giản hóa quá trình áp dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vào lời nói đã được phiên thoại. Nó cung cấp một bộ công cụ toàn diện, bao gồm phiên thoại tự động, tăng cường lời nhắc, nén và kỹ thuật truy xuất, cũng như các mô hình ngôn ngữ và đầu ra có cấu trúc, tất cả đều có thể truy cập thông qua một API duy nhất.

Với Lemur, các nhà phát triển có thể dễ dàng xây dựng các ứng dụng AI có thể tìm kiếm, tóm tắt, đặt câu hỏi và tạo ra văn bản mới dựa trên dữ liệu nói của họ, chẳng hạn như các cuộc họp ảo, cuộc gọi điện thoại, video và podcast. Khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu âm thanh, lên đến 100 giờ, và các điểm cuối có thể tùy chỉnh của framework này khiến nó trở thành một giải pháp đa năng cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.

Lemur hiện đã sẵn sàng để mọi người sử dụng, với các điểm cuối mới, đầu ra độ chính xác cao hơn và giới hạn đầu vào và đầu ra cao hơn. Cách dễ nhất để bắt đầu là thông qua SDK Python của Assembly AI hoặc khu vực chơi Lemur, nơi bạn có thể thử nghiệm các điểm cuối khác nhau hoàn toàn miễn phí. Tài liệu Lemur và sổ ghi chép Colab chào mừng cung cấp thêm tài nguyên để giúp bạn nhanh chóng bắt đầu.

Chúng tôi rất phấn khích được xem những gì bạn sẽ xây dựng với Lemur và khuyến khích bạn chia sẻ suy nghĩ và phản hồi của mình trong phần bình luận bên dưới.