MemVid: Mengganti Database Vektor dengan File MP4

Memvid adalah pustaka memori AI revolusioner yang mengubah cara kita menyimpan dan mencari volume teks besar. Alih-alih mengandalkan basis data tradisional, Memvid dengan cerdik mengodekan potongan teks ke dalam file video MP4, memungkinkan pencarian semantik secepat kilat tanpa memerlukan pengaturan basis data yang kompleks. Pendekatan inovatif ini membuatnya sangat efisien, portabel, dan mudah digunakan, terutama untuk aplikasi offline.

Pada intinya, Memvid menggabungkan kekuatan sentence-transformers untuk embedding canggih, FAISS untuk pencarian kemiripan yang efisien, dan OpenCV untuk pemrosesan video. Kombinasi unik ini memungkinkan Anda menyimpan jutaan potongan teks dalam format video yang ringkas, yang dapat dengan mudah dibagikan dan diakses. Pustaka ini dirancang agar ramah pengembang, dengan API sederhana yang memungkinkan Anda membangun, mencari, dan mengobrol dengan memori berbasis video Anda hanya dalam beberapa baris kode.

Mengapa Memilih Memvid Dibanding Solusi Tradisional?

Memvid menawarkan beberapa keunggulan menarik dibandingkan basis data vektor tradisional dan basis data konvensional:

Seperti yang Anda lihat, Memvid unggul dalam efisiensi penyimpanan, kemudahan pengaturan, dan kegunaan offline. Karena berbasis file, Anda cukup menyalin file memori Anda ke mesin lain dan langsung menggunakannya, tanpa proses migrasi yang rumit. Ini menjadikannya solusi ideal untuk basis pengetahuan pribadi, aplikasi AI offline, dan proyek di mana portabilitas data menjadi prioritas.

Cara Memulai dengan Memvid

Memulai dengan Memvid sangat mudah. Berikut adalah panduan langkah demi langkah untuk membantu Anda mengatur lingkungan dan membuat memori video pertama Anda.

Langkah 1: Buat Direktori Proyek

Pertama, mari kita buat direktori baru untuk proyek Anda dan masuk ke dalamnya.

mkdir my-memvid-project
cd my-memvid-project

Langkah 2: Siapkan Lingkungan Virtual

Selalu merupakan praktik yang baik untuk menggunakan lingkungan virtual untuk mengelola dependensi proyek Anda.

# Buat lingkungan virtual
python -m venv venv

# Aktifkan
# Di macOS/Linux:
source venv/bin/activate
# Di Windows:
venv\Scripts\activate

Langkah 3: Instal Memvid

Sekarang, Anda dapat menginstal Memvid menggunakan pip.

pip install memvid

Jika Anda berencana bekerja dengan file PDF, Anda juga perlu menginstal PyPDF2.

pip install PyPDF2

Penggunaan Dasar: Membuat dan Mengobrol dengan Memori Anda

Mari kita mulai dengan contoh sederhana membuat memori video dari beberapa potongan teks dan kemudian berinteraksi dengannya.

Buat Memori Video

Kelas MemvidEncoder digunakan untuk membuat memori video Anda. Anda dapat menambahkan potongan teks, file, atau bahkan seluruh direktori.

from memvid import MemvidEncoder

# Buat daftar potongan teks
chunks = ["Musim dingin AI pertama adalah periode berkurangnya pendanaan dan minat dalam penelitian kecerdasan buatan.",
          "Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, dan Yann LeCun sering disebut sebagai 'bapak baptis AI.'",
          "Transformer adalah jenis arsitektur jaringan saraf yang telah merevolusi pemrosesan bahasa alami."]

# Inisialisasi encoder
encoder = MemvidEncoder()

# Tambahkan potongan ke encoder
encoder.add_chunks(chunks)

# Bangun memori video dan file indeks
encoder.build_video("memory.mp4", "memory_index.json")

Kode ini akan membuat dua file: memory.mp4, yang berisi potongan teks yang dikodekan, dan memory_index.json, yang menyimpan metadata dan indeks untuk pencarian cepat.

Mengobrol dengan Memori Anda

Setelah memori Anda dibangun, Anda dapat menggunakan kelas MemvidChat untuk memulai percakapan dengannya.

from memvid import MemvidChat

# Inisialisasi obrolan dengan file memori Anda
chat = MemvidChat("memory.mp4", "memory_index.json")

# Mulai sesi obrolan interaktif
chat.start_session()

# Ajukan pertanyaan
response = chat.chat("Siapa bapak baptis AI?")
print(response)

Metode chat akan mencari potongan yang paling relevan dalam memori video dan memberikan jawaban yang koheren berdasarkan informasi yang ditemukannya.

Membangun Memori dari Dokumen

Memvid memudahkan pembangunan basis pengetahuan dari dokumen Anda. Anda dapat menambahkan file teks, PDF, dan lainnya.

from memvid import MemvidEncoder
import os

# Buat direktori untuk dokumen Anda
if not os.path.exists("documents"):
    os.makedirs("documents")

# Buat beberapa file teks contoh
with open("documents/ai_history.txt", "w") as f:
    f.write("Lokakarya Dartmouth pada tahun 1956 secara luas dianggap sebagai kelahiran AI sebagai bidang ilmu.")
with open("documents/neural_networks.txt", "w") as f:
    f.write("Jaringan saraf adalah serangkaian algoritma yang berusaha mengenali hubungan mendasar dalam sekumpulan data melalui proses yang meniru cara kerja otak manusia.")

# Inisialisasi encoder dengan chunking kustom
encoder = MemvidEncoder(chunk_size=512, overlap=50)

# Tambahkan file teks dari direktori
for file in os.listdir("documents"):
    with open(f"documents/{file}", "r") as f:
        encoder.add_text(f.read(), metadata={"source": file})

# Bangun video dengan pengaturan yang dioptimalkan
encoder.build_video(
    "knowledge_base.mp4",
    "knowledge_index.json",
    fps=30,  # FPS lebih tinggi memungkinkan lebih banyak potongan per detik
    frame_size=512  # Bingkai yang lebih besar dapat menyimpan lebih banyak data
)

Dalam contoh ini, kami menyesuaikan ukuran potongan (chunk size) dan tumpang tindih (overlap) untuk menangani dokumen yang lebih besar dengan lebih baik. Kami juga menyesuaikan frame per second (FPS) dan ukuran bingkai (frame size) untuk mengoptimalkan video sesuai kebutuhan kami.

Pencarian dan Pengambilan Tingkat Lanjut

Untuk kasus penggunaan yang lebih canggih, kelas MemvidRetriever menyediakan kemampuan pencarian yang kuat.

from memvid import MemvidRetriever

# Inisialisasi retriever
retriever = MemvidRetriever("knowledge_base.mp4", "knowledge_index.json")

# Lakukan pencarian semantik
results = retriever.search("awal mula kecerdasan buatan", top_k=5)
for chunk, score in results:
    print(f"Skor: {score:.3f} | {chunk[:100]}...")

# Dapatkan jendela konteks untuk kueri tertentu
context = retriever.get_context("ceritakan tentang jaringan saraf", max_tokens=2000)
print(context)

Metode search mengembalikan potongan yang paling relevan beserta skor kemiripannya, sementara get_context mengambil blok teks yang lebih besar di sekitar kecocokan terbaik untuk memberikan lebih banyak konteks bagi model bahasa Anda.

Antarmuka Obrolan Interaktif

Memvid juga menyertakan antarmuka obrolan interaktif yang ramah pengguna yang dibangun dengan Gradio.

from memvid import MemvidInteractive

# Luncurkan UI obrolan interaktif
interactive = MemvidInteractive("knowledge_base.mp4", "knowledge_index.json")
interactive.run()  # Ini akan membuka antarmuka web di http://localhost:7860

Ini adalah cara yang bagus untuk menjelajahi basis pengetahuan Anda dan menguji kinerjanya tanpa menulis kode tambahan.

Konfigurasi Tingkat Lanjut

Memvid sangat dapat disesuaikan, memungkinkan Anda menyesuaikannya dengan kebutuhan spesifik Anda.

Embedding Kustom

Anda dapat menggunakan model sentence-transformers apa pun untuk menghasilkan embedding.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Gunakan model embedding kustom
custom_model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-mpnet-base-v2')
encoder = MemvidEncoder(embedding_model=custom_model)

Optimasi Video

Untuk kompresi dan efisiensi maksimum, Anda dapat menyetel parameter pengodean video.

encoder.build_video(
    "compressed.mp4",
    "index.json",
    fps=60,  # Lebih banyak bingkai per detik
    frame_size=256,  # Bingkai lebih kecil
    video_codec='h265',  # H.265 menawarkan kompresi lebih baik daripada H.264
    crf=28  # Constant Rate Factor (nilai lebih rendah berarti kualitas lebih baik)
)

Kesimpulan

Memvid adalah pustaka yang kuat dan inovatif yang menawarkan perspektif baru tentang manajemen memori AI. Dengan memanfaatkan keberadaan dan efisiensi format video, ini menyediakan solusi yang sederhana, hemat biaya, dan mengutamakan offline untuk menyimpan dan mencari data teks dalam jumlah besar. Baik Anda sedang membangun basis pengetahuan pribadi, mengembangkan aplikasi bertenaga AI, atau sekadar menjelajahi cara baru untuk mengelola informasi, Memvid adalah alat yang patut dicoba.

Untuk mempelajari lebih lanjut dan menjelajahi contoh-contoh lanjutan, pastikan untuk memeriksa repositori GitHub resmi di https://github.com/Olow304/memvid. Repositori ini mencakup dokumentasi terperinci, contoh, dan komunitas yang ramah siap membantu Anda memulai.