使用 Next.js 和 Stream 创建 AI 驱动的视频会议应用程序
realtime news Jul 02, 2024 16:11
学习使用 Stream 和 AssemblyAI 构建具有现场转录和 LLM 支持的会议助手的 Next.js 视频会议应用程序。
在最近的教程中，开发者现在可以根据 AssemblyAI 学习使用 Next.js、Stream 和 AssemblyAI 构建一个复杂的视频会议应用程序。该应用程序支持视频通话、现场转录和 AI 驱动的会议助手，集成现代技术以增强用户体验。
项目概述
该教程介绍了使用 Next.js 作为前端，Stream Video SDK 作为视频通话功能，AssemblyAI 进行实时转录和语言模型 (LLM) 驱动的互动，构建视频会议应用程序的过程。教程结束时，用户将拥有一个功能齐全的应用，可以处理多个参与者，提供实时转录，并集成 AI 助手在通话期间回答问题。
项目设置
该教程提供了一个包含 Stream React SDK 设置的 Next.js 项目启动模板。用户被指导从 GitHub 克隆启动项目，使用 Stream 和 AssemblyAI 的 API 密钥配置环境变量，并使用 npm 或 yarn 安装项目依赖。设置完成后，应用程序可以在本地运行，允许用户启动视频通话并测试应用程序的功能。
应用程序架构
应用程序的架构解释得非常详细，包括文件夹结构和关键文件，如 app/page.tsx，app/api/token/route.tsx 以及处理 UI 和状态管理的各种组件。视频通话功能是使用 Stream React Video SDK 实现的，通过 Stream 的全球边缘网络确保低延迟和高可靠性。
实时转录
为了实现实时转录，教程使用了 AssemblyAI 的 Node SDK。用户被指导创建一个麦克风录音器来捕捉音频数据，然后使用 AssemblyAI 的流式语音转文本服务进行实时转录。设置涉及创建帮助函数来管理音频数据，并将这些功能集成到应用程序中。
实现 AI 助手
由 AssemblyAI 的 LeMUR 驱动的 AI 助手旨在视频通话期间响应用户查询。教程描述了设置一个 Next.js 路由来处理到 LeMUR 的 API 调用、处理用户提示，并将助手集成到应用程序中的过程。实现了一个触发词机制来激活 AI 助手，助手然后处理用户的查询并实时提供响应。
UI 集成
最后一步是将转录和 AI 助手功能集成到应用程序的 UI 中。教程提供了详细的说明，展示了如何添加 UI 元素来显示实时转录和 AI 响应。用户学习如何创建状态属性来管理转录文本和 AI 响应，以及如何通过 UI 初始化和管理转录和 AI 服务。
结论
通过遵循这个综合教程，开发者可以构建一个强大的视频会议应用程序，具有实时转录和 AI 驱动助手等高级功能。该应用程序已准备好进行部署，允许其他用户加入会议并利用其功能。有关详细信息，请参阅 AssemblyAI 上的完整教程。
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