Nuclia 理解

Nuclia 自动从任何内部和外部来源索引您的非结构化数据，提供优化的搜索结果和生成式答案。它可以处理视频和音频转录、图像内容提取和文档解析。

Nuclia Understanding API 支持处理非结构化数据，包括文本、网页、文档和音频/视频内容。它会提取所有文本（在需要时使用语音转文本或OCR），识别实体，提取元数据、嵌入文件（如PDF中的图像）和网页链接。它还提供内容的摘要。

要使用Nuclia Understanding API，您需要拥有一个Nuclia账户。您可以在https://nuclia.cloud免费创建一个账户，然后创建一个NUA密钥。

%pip install --upgrade --quiet  protobuf
%pip install --upgrade --quiet  nucliadb-protos

import os

os.environ["NUCLIA_ZONE"] = "<YOUR_ZONE>"  # e.g. europe-1
os.environ["NUCLIA_NUA_KEY"] = "<YOUR_API_KEY>"

from langchain_community.tools.nuclia import NucliaUnderstandingAPI

nua = NucliaUnderstandingAPI(enable_ml=False)

API Reference:NucliaUnderstandingAPI

您可以使用push操作将文件推送到Nuclia Understanding API。由于处理是异步完成的，结果可能会以不同于文件推送的顺序返回。这就是为什么您需要提供一个id来将结果与相应的文件匹配。

nua.run({"action": "push", "id": "1", "path": "./report.docx"})
nua.run({"action": "push", "id": "2", "path": "./interview.mp4"})

你现在可以在循环中调用pull操作，直到你得到JSON格式的结果。

import time

pending = True
data = None
while pending:
    time.sleep(15)
    data = nua.run({"action": "pull", "id": "1", "path": None})
    if data:
        print(data)
        pending = False
    else:
        print("waiting...")

你也可以在async模式下一步完成，你只需要进行一次推送，它会等待直到结果被拉取：

import asyncio


async def process():
    data = await nua.arun(
        {"action": "push", "id": "1", "path": "./talk.mp4", "text": None}
    )
    print(data)


asyncio.run(process())

检索到的信息

Nuclia 返回以下信息：

文件元数据
提取的文本
嵌套文本（如嵌入图像中的文本）
摘要（仅当enable_ml设置为True时）
段落和句子分割（由其第一个和最后一个字符的位置定义，加上视频或音频文件的开始时间和结束时间）
命名实体：人物、日期、地点、组织等（仅当enable_ml设置为True时）
链接
缩略图
嵌入文件
文本的向量表示（仅当enable_ml设置为True时）

注意：

生成的文件（缩略图、提取的嵌入文件等）作为令牌提供。您可以使用/processing/download 端点下载它们。

同样，在任何级别，如果某个属性超过一定大小，它将被放入一个可下载的文件中，并在文档中被文件指针替换。这将由{"file": {"uri": "JWT_TOKEN"}}组成。规则是，如果消息的大小超过1000000个字符，最大的部分将被移动到可下载的文件中。首先，压缩过程将针对向量。如果这还不够，它将针对大字段元数据，最后它将针对提取的文本。

工具概念指南
工具操作指南

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