6、播客节目 + 基于大语言模型和 RAG 的知识库问答系统

[will-ww]

• 以“后互联网时代的乱弹”节目为例，搭建一个基于大模型的知识问答库系统
• 能够回答关于播客节目的各种问题

这个方向应该有非常多的事情可以做，并且能够细化分解成不同的任务。简单来说，播客节目已经成为数字时代的一种流行的内容生产模式了，特别是一些优秀的播客节目，集趣味性、科学性、话题性等特点于一体。但仅仅通过音频（特别是长音频）的方式进行传播，具有较大的局限性。

随着人工智能技术（特别是 AIGC）的发展，如何利用大模型技术，对长音频节目进行二次加工、变换、组合，使其内容更具多样新、传播性等，是一个巨大的机遇与挑战。

以下内容为是将上面的内容输入到 chatgpt 后，根据相关提示词生产的内容，仅供参考：

具体来说，本项目的目标是搭建一个基于大语言模型的知识问答系统，能够针对播客节目中的各种话题、观点、人物、事件等内容，提供精准、智能的回答。该系统可以分为以下几个主要任务：

• 音频内容的转录与文本化处理：通过语音识别技术（ASR）将播客节目的音频内容转换成文本数据。这一阶段需要确保转录的高准确度，特别是对于涉及多重方言或行业术语的播客内容，可能需要专门的模型或定制化的语料库进行训练。
• 播客内容的语义理解与知识提取：利用大语言模型（如 GPT、BERT 等）对转录后的文本进行深度语义理解与分析。这一过程不仅仅是提取文本中的关键词，还需要识别出节目中的核心观点、背景信息、人物关系等知识要素。例如，某一集播客可能涉及多个话题，系统需能够识别并将其归类为不同的知识片段。
• 构建智能问答库：基于提取的关键信息，构建一个针对播客节目的知识库，并结合自然语言处理技术，建立问答机制。用户可以向系统提出与节目相关的问题，系统会自动匹配并生成回答。这个过程需要对问题进行自然语言理解（NLU）并将其映射到相关的知识点，然后生成流畅且准确的答案。
• 内容推荐与个性化服务：结合用户的兴趣和历史行为，基于知识库的分析结果，系统可以进行个性化的内容推荐。通过机器学习模型，预测用户可能感兴趣的播客集数、主题、嘉宾等信息，增强用户体验和互动性。
• 多模态内容增强：针对音频内容，可以通过生成式 AI（如大模型生成的摘要、图文结合展示、自动生成的时间轴等）增强内容的多样性和传播性。例如，系统可以自动生成播客节目的精简版文本摘要或关键点提炼，供用户快速浏览，提升信息的可访问性和易用性。
• 系统的智能反馈与学习机制：在系统使用过程中，用户的反馈信息（如点赞、评论、纠正回答）将成为系统不断优化的依据。通过强化学习等方法，系统将逐步提高对播客内容的理解准确性和问答质量，最终实现精准、高效、个性化的服务。

通过以上任务的逐步实现，本项目不仅能够帮助用户高效获取播客节目中的关键信息，还能拓宽传统音频内容的传播路径，使得长音频能够在不同场景下更加灵活地应用。最终，基于大模型的知识问答库系统将成为一个智能化、高效、互动性强的播客内容辅助工具，为播客节目制作者、听众和研究人员提供全新的价值体验。

应用场景与潜在影响：

• 知识传播与教育：此类系统能够将播客节目的内容快速转化为学习资料和知识库，特别适用于科技、历史、文学等内容深度浓缩的播客。教育行业可以利用这一系统帮助学生在短时间内快速获取节目的精髓内容，提升学习效率。
• 播客内容的智能摘要：对播客内容进行智能化总结与推送，可以帮助用户节省大量的时间。例如，用户可以通过问答系统快速了解某期播客的核心观点，无需逐字逐句收听整期节目。
• 个性化推荐与精准广告：系统能够分析用户的行为数据，自动推荐符合兴趣的节目内容，同时为播客制作者提供更精准的广告投放服务，提升节目与广告的转化率。
• 数据驱动的内容创作：借助大模型分析，播客创作者可以更好地理解观众兴趣、需求及反馈，从而优化未来内容的创作方向，提高节目的受众匹配度。

总之，基于大模型的播客知识问答库系统不仅具有学术意义，还将推动播客产业内容生产、用户互动及传播方式的进一步智能化变革。在后互联网时代，这种创新应用模式为播客行业提供了更多的可能性。

[will-ww]

另外，知识库问答系统只是其中一种形式，还有很多其它的类型，都是可以开展工作的，例如：

• 谷歌 Illuminate：arXiv论文阅读神器，同样有了播客节目的文本，也可以做类似的事情，效果还是非常好的
• Napkin AI：AI 视觉工具，也是从文字出发，生成可视化、喜闻乐见的内容
• 各种语音、文本转其它语音、文本、图片、可视化等形式的应用，都非常有趣

[TheadoraTang]

1. 毕设目标

• 项目可以从已有的博客节目中进行关键内容提取，利用大语言模型与RAG技术为用户实时解答博客中提到过的内容，帮助用户快速锁定信息以及出现的位置（快速跳转到需要的部分）。

2. 系统架构

• 语音转文字接口&关键词提取：通过语音识别技术（ASR）将播客节目的音频内容转换成文本数据并提取关键词和信息作为索引。允许用户通过文本输入问题。系统可以在用户提问后实时解答，或提供博客视频定位点。

• 知识库构建：可以在原有博客内容的基础上建立一个包含相关知识的数据库，在回答的时候也可以提供知识库中的内容。

• 生成回复：利用大语言模型（如 GPT、BERT 等）对转录后的文本进行深度语义理解与分析。使系统可以从大量知识库文档或者中找到相关信息。这一过程不仅仅是提取文本中的关键词，还需要识别出节目中的核心观点、背景信息、人物关系等知识要素。例如，某一集播客可能涉及多个话题，系统需能够识别并将其归类为不同的知识片段。并生成准确的回答。

• 内容推荐与个性化服务：结合用户的兴趣和历史行为，基于知识库的分析结果，系统可以进行个性化的内容推荐。通过机器学习模型，预测用户可能感兴趣的播客集数、主题、嘉宾等信息，增强用户体验和互动性。

• 多模态内容增强：针对音频内容，可以通过生成式 AI（如大模型生成的摘要、图文结合展示、自动生成的时间轴等）增强内容的多样性和传播性。例如，系统可以自动生成播客节目的精简版文本摘要或关键点提炼，供用户快速浏览，提升信息的可访问性和易用性。
  系统的智能反馈与学习机制：在系统使用过程中，用户的反馈信息（如点赞、评论、纠正回答）将成为系统不断优化的依据。通过强化学习等方法，系统将逐步提高对播客内容的理解准确性和问答质量，最终实现精准、高效、个性化的服务。

3. 核心技术模块

• LLM 模型：选择并微调一个开放的LLM（如GPT-4、LLaMA、BERT等）以适应具体的知识问答需求。
• RAG 架构：利用向量化技术（如FAISS或Pinecone）对知识库进行索引和检索，结合LLM回答问题。

4. 实现方案和技术栈

• 数据存储：选择高效的知识库存储方案，如Elasticsearch或PostgreSQL。
• 检索模型：结合文本嵌入（sentence-transformers等）和向量检索技术，提升检索速度和准确度。
• 应用程序框架：基于Python或Node.js开发后端API，配合Express框架搭建系统。
• 语音处理：如要实现语音输入和播客制作，可以用Pydub、librosa等音频处理库。

5. 可能的挑战与解决方案

• 知识库扩展：在主题多样化时，知识库的内容规模和数据质量会直接影响问答效果。可以尝试对不同领域的子知识库做分离处理。
• 响应延迟：LLM生成答案和知识库检索的速度可能会影响实时问答体验。可以通过缓存技术和离线预处理优化性能。

目前一个成熟的基于大语言模型和 RAG 的知识库问答系统（可供参考）

https://github.com/1Panel-dev/MaxKB

[TheadoraTang]

论文题目备选如下

1. 基于大语言模型的播客自动化问答系统设计与实现
2. 结合RAG技术的智能播客知识库构建与优化
3. 融合大语言模型的播客节目自动内容生成与个性化推荐系统研究

研究方向选择

1. 播客内容的语义分析与问答优化：研究如何从播客音频或文本中提取知识，以支持实时问答。
2. 基于RAG的知识检索与增强生成：探索如何利用RAG技术有效地检索相关信息并生成精准的知识型回答。
3. 系统性能优化与多语言支持：研究系统的响应速度、精度以及在多语言环境下的扩展能力。

预期的实现成果

1. 播客音频文本转换与处理模块的实现：将播客内容转为可用于问答的文本，并进行基础的语义分析。
2. RAG驱动的知识库检索和回答生成组件：实现一个可处理简单用户问题并提供相关回答的系统原型。
3. 基本的问答界面和用户交互设计：构建一个初步的用户界面，测试基本的问答交互流程。

具体的实现上还请老师进行一下指点，然后需要在11.29之前确定好论文的题目，辛苦老师了

[will-ww]

感觉第一个题目就不错：基于大语言模型的播客自动化问答系统设计与实现

然后我们可以再细化下，具体的几个工作点（可以做的肯定不少），具体到两到三个点上~

[TheadoraTang]

好的老师，我想了一下细化的部分，主要是从数据处理部分、回答部分以及网站开发部分这三个角度入手

1. 系统需求分析与设计

• 系统架构设计：设计整体系统架构，明确数据流、主要模块（如文本处理、问答生成、用户界面）和交互逻辑。
• 关键功能模块定义：
  • 自动化音频到文本转换模块
  • 问答生成模块（基于大语言模型）

2. 播客音频数据处理

• 音频预处理：音频降噪、分段处理等
• 语音转文本处理：使用现有的语音识别工具（如Google ASR或其他模型），将播客内容转为文本数据。
• 文本摘要与清洗：对转录后的文本进行清理、去重等操作。

3. 大语言模型的问答模块开发

• 模型选型与调整：选择合适的大语言模型（一些开源模型或者其他的API接口，或许也可以自己去训练，但是工程量会比较大），来给出播客的问答任务。
• 基于RAG的知识增强：结合外部知识库进行检索增强，确保问答质量不仅依赖模型生成，还能利用现有数据的精确性。
• 问答匹配与生成策略：开发用户问题到播客内容的匹配算法，结合模型生成答案，确保问答内容准确且自然。

4. 用户交互界面开发

• 用户问答交互设计：开发用户界面，让用户可以在输入框内输入问题，获取回答，并查看相关播客内容（可以再添加一些简单的小功能，依据具体情况添加）。

老师可以给我点出几个重点的工作内容和方向，然后我开始为开题报告做准备，然后还有几个问题：

1. 只用基于大语言模型的播客自动化问答系统设计与实现做论文题目就可以吗？
2. 开题报告需要准备哪些内容？
3. 毕业论文主要需要强调的技术点是哪些，我想去找一下相关的论文

谢谢老师！！！

[TheadoraTang]

https://huggingface.co/HuggingFaceTB/SmolVLM-Instruct
Huggingface最新多模态模型

[TheadoraTang]

希望老师可以推荐几篇论文我想参考一下

[wangyantong2000]

分享一个RAG知识库，OpenRAG，GitHub仓库：https://github.com/Tongji-KGLLM/RAG-Survey
OpenRAG Base：https://openrag.notion.site/Open-RAG-c41b2a4dcdea4527a7c1cd998e763595

[fanzhidongyzby]

72个RAG论文与系统汇编：

• 《RAG七十二式：2024年度RAG清单》：https://zhuanlan.zhihu.com/p/11979316894
• Awesome-RAG：https://github.com/awesome-rag/awesome-rag

[TheadoraTang]

72个RAG论文与系统汇编：

• 《RAG七十二式：2024年度RAG清单》：https://zhuanlan.zhihu.com/p/11979316894
• Awesome-RAG：https://github.com/awesome-rag/awesome-rag

已收到，谢谢

[TheadoraTang]

我目前想通过提取播客节目的字幕文件进行一些数据可视化、数据分析、情感分析，同时利用大语言模型进行简单的文本总结，同时将字幕文件进行向量化存进数据库里，用户可以输入关键词，利用某些算法查询到相关内容对应的位置（即相关系数比较高的字幕出现的位置，最好能够跳转到视频位置），以网站的形式呈现，主要工作如下：

1. 字幕文件提取：

   • 从播客节目中提取字幕，存入到数据库中。

2. 数据可视化与分析：

   • 基于字幕文本内容进行词频分析，生成词云、情感分析结果、时间序列分析等。帮助用户更直观地了解内容的分布和情感倾向。

3. 情感分析：

   • 使用现有的情感分析模型（如基于 transformers 的模型）来分析每一段字幕的情感（正面、负面、中性等）。你可以将分析结果进行可视化，展示情感的变化趋势。

4. 文本总结：

   • 使用大语言模型（Qwen或 BERT或者学校的API）来进行文本总结。对于每一段字幕，提取出摘要信息，帮助用户快速获取关键信息。

5. 向量化与数据库存储：

   • 使用 NLP 模型将每段字幕向量化。向量化后，可以将字幕的向量存储在数据库中，例如使用 PostgreSQL ，这样可以利用相似度搜索（如余弦相似度）来查询相关内容。

6. 关键词查询与匹配：

   • 用户输入关键词后，你可以通过计算关键词的向量与数据库中字幕的向量之间的相似度，找到相关的字幕段落，并返回对应的位置。

论文题目有以下几个方向：
1.基于大语言模型的播客内容数据可视化与情感分析系统研究
2.面向播客的内容挖掘与关键词检索系统研究
3.结合大语言模型与向量检索的播客内容可视化分析系统研究

[will-ww]

根据你提到的，我想到的是可以通过一种可视化成果的形式进行落地，例如：播客 --> 宣传海报

就是将某个播客内容用一个海报的形式进行输出，这样就完成了一个博客内容的二次传播。

然后就是看，这个海报能够用一种怎样的形式和框架进行设计，里面就会有不少挑战。

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1. 播客内容可视化的核心目标

• 信息提炼与可读性增强：将播客长音频内容转化为直观的图表、时间轴、知识图谱等，帮助用户快速理解核心内容。
• 传播优化：生成适合社交媒体分享的可视化内容（如海报、信息图），提升传播效率。

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2. 播客内容可视化的具体方向

2.1 时间轴可视化

• 功能：
  • 以时间轴的形式展示播客内容的结构，每个关键片段对应一个时间点，用户可以点击跳转到对应的音频位置。
  • 在时间轴上标注主题变化、重要问题、情感波动等信息。
• 实现细节：
  • 数据处理：利用语音识别（ASR）工具（如Whisper）将音频转录为文本，并提取每段文字对应的时间戳。
  • 可视化实现：使用前端工具（如D3.js、Plotly）生成互动式时间轴。
  • 高级功能：
    • 关键词高亮：在时间轴上显示关键词分布。
    • 情绪可视化：在时间轴上用不同颜色标注情绪变化（如积极、消极）。

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2.2 知识图谱可视化

• 功能：
  • 从播客内容中提取人物、事件、概念等实体，构建知识图谱，展示它们之间的关系。
  • 用户可以点击节点查看更详细的信息，如相关内容段落或外部知识链接。
• 实现细节：
  • 实体提取：利用NLP技术（如命名实体识别，NER）从播客文本中提取人物、地点、事件等实体。
  • 关系抽取：通过上下文分析提取实体之间的关系（如“合作”、“对立”、“提到”）。
  • 可视化工具：使用Neo4j、NetworkX或D3.js构建和展示知识图谱。
  • 高级功能：
    • 动态知识补充：结合外部知识库（如WikiData、维基百科）补全图谱信息。
    • 多模态展示：节点内容可链接到图片、短视频或相关音频片段。

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2.3 数据可视化（词频分析、情绪趋势图等）

• 功能：
  • 通过数据可视化方式展示播客的词频、主题分布、情绪波动等信息。
  • 生成词云、情绪趋势图、主题分布饼图等。
• 实现细节：
  • 词频分析：
    • 提取播客中出现频率较高的关键词，生成词云图。
    • 使用工具如WordCloud (Python)、Matplotlib。
  • 情绪趋势分析：
    • 利用情感分析模型（如BERT、TextBlob）对播客文本进行逐段情绪分类（积极、消极、中性）。
    • 将情绪变化随时间生成折线图或热力图，展示情绪波动。
  • 主题分布：
    • 使用主题建模算法（如LDA）提取播客的主要讨论主题，生成分布图或饼图。
  • 高级功能：
    • 动态交互：用户点击图表上的某一关键词或情绪点，可跳转到对应的音频位置。

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2.4 图文内容摘要

• 功能：
  • 将播客内容生成图文结合的摘要，类似于“知识卡片”或“多维信息图”。
  • 每张卡片对应一个主题，展示该主题的核心观点、数据支持以及相关的图表或图片。
• 实现细节：
  • 文本生成：利用大语言模型对播客内容进行语义分析和摘要提取。
  • 视觉设计：结合生成式AI（如DALL-E）生成相关的插图或背景图；使用设计工具（如Canva API）自动生成图文卡片。
  • 高级功能：
    • 动态调整摘要长度（简洁版、详细版）。
    • 生成适合社交媒体分享的图片或短视频摘要。

等等~

[TheadoraTang]

因为明天要填写论文题目了，所以想先跟老师定一下论文题目
我觉得提议是可行的，也相对比较容易实现，我目前想到的论文题目有：
1.多模态可视化技术在播客内容中的应用
2.结合大语言模型的播客内容海报可视化实现
3.基于NLP和大语言模型的播客内容分析与可视化研究
不知道哪个更好一点？

[will-ww]

例如：

• 基于大语言模型的播客内容可视化海报自动生成系统设计与实现
• 基于多模态分析的播客内容智能可视化系统研究与实现

先选一个类似的，问题不大，后续都可以改的~

[TheadoraTang]

开题报告初稿已发给老师

[TheadoraTang]

开题报告修改版2.0已发给老师，下周二之前需要给出指导教师意见，麻烦老师过目，谢谢老师