AudioTopic é um projeto com base em um teste para processar arquivos de áudio nos formatos: .mp3 ou .wav converter em texto usando a tecnologia STT, fazer um resumo deste conteúdo utilizando LLM e criar um áudio do resumo, disponibilizando para ouvir ou fazer download do resumo. Segue o link para leitura do desfio técnico e suas especificações. Arquivo de especificações
No backend utilizei a linguagem python na versão 3.10 e o framework FastAPI na construção da api.
Utilizei o padrão de projeto "Strategy" para implementar através de uma interface a engine que será usada para resumir o texto usando LLM. Deixei disponível duas engines: LangChain e Tensorflow. Seguindo o SOLID e Clean Code, deixando código mais flexível e fácil de testar ou dar manutenção.
Para rodar os testes automatizados via Docker basta rodar o comando: make test-api caso o container esteja rodando, ou docker exec -ti audiotopic-api pipenv run pytest.
Deverá configurar um .env na pasta backend/src/ com as credenciais da OPENAI para utilização do serviço com LangChain. Ou configurar as credencias no docker-compose.yaml
OPEN_AI_TOKEN=sk-change-me
TENSORFLOW_MODEL_NAME="t5-small"
No arquivo api.py poderá configurar qual engine usar para o processo de resumo escolhendo LangChain ou TensorFlow:
service = DeepDive(llm_engine=LLM_ENGINES.get("LangChain"))
service = DeepDive(llm_engine=LLM_ENGINES.get("TensorFlow"))
Tecnologias utilizadas:
- Python 3.10
- Pipenv
- FastAPI
- Pytest e Pytest-cov
- Docker
- Make
Utilizei o framework Nuxt3 e criei um componente responsável consumir a API. Tecnologias utilizadas:
- Nuxt3
- Javascript
- Docker
- Make
Ao rodar o comando: make up na raiz do projeto, será criado as imagens docker do audiotopic-api e audiotopic-app
e iniciado os serviços via docker-compose up.
o serviço: audiotopic-app vai aguardar que o serviço: audiotopic-api fique online e disponível para ficar online.
se tudo estiver ok você poderá acessar o swagger da api no endereço: http://127.0.0.1:8000/docs
e poderá acessar o app na página: http://127.0.0.1:3000.
na pasta 'audios' contem dois arquivos para testar a aplicação.