ดึงวิดีโอ YouTube 20 รายการเข้าสู่ฐานความรู้ที่ค้นหาได้

คู่มือทีละขั้นตอน: เชื่อมต่อเอเจนต์ของคุณกับ Felo OpenAPI, ดึงถอดความจาก YouTube, วิเคราะห์หัวข้อสำคัญ และสร้างฐานความรู้ทีมที่ค้นหาได้ใน LiveDocs

ทีมของคุณได้บุ๊คมาร์กวิดีโอเทคนิคไว้หลายสิบรายการ — ทั้งการบรรยายในงานสัมมนา, วิดีโอสอนใช้งาน, เดโมผลิตภัณฑ์ แต่ทั้งหมดนี้ยังคงอยู่ในรูปแบบวิดีโอ ไม่มีใครมีเวลานั่งดูทั้งหมด

นี่คือวิธีดึงความรู้จากวิดีโอเหล่านั้นและทำให้ค้นหาได้

เชื่อมต่อ Felo OpenAPI ใน 3 นาที

ขั้นตอนที่ 1: ไปที่ openapi.felo.ai และสร้าง API key ฟรี

ขั้นตอนที่ 2: คัดลอกและวางข้อความนี้ลงใน Codex, Claude Code หรือ OpenClaw ของคุณ:

Connect to Felo OpenAPI:
- Models: Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 4.6, Claude Haiku 4.5, GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra, Grok 4.5
- Search: POST /v2/chat (AI Search), POST /v2/web/extract (Web Fetch)
- Video: GET /v2/youtube/subtitling (YouTube Subtitles)
- Output: POST /v2/ppts (PPT), POST /v2/mindmap, POST /v2/landing_page, Image Generation
- Memory: LiveDocs (semantic retrieval, file upload, URL resources, tasks, records)
Base URL: https://openapi.felo.ai
API Key: [YOUR_API_KEY]

When I give you YouTube URLs:
1. Extract transcripts via YouTube Subtitles API
2. Analyze key topics, technical points, and takeaways
3. Save structured summaries to LiveDocs with video metadata
4. Generate a knowledge map via Mindmap API

ขั้นตอนที่ 3: เชื่อมต่อเสร็จสมบูรณ์ ตอนนี้เอเจนต์ของคุณสามารถดึงเนื้อหาวิดีโอและสร้างฐานความรู้ได้แล้ว

กรณีการใช้งาน

ทีมวิศวกรของคุณแชร์วิดีโอการบรรยายจากงานสัมมนา AI ล่าสุดมา 10 รายการ คุณต้องการ:

• ดึงเนื้อหาทั้งหมดจากแต่ละวิดีโอ
• ระบุประเด็นเทคนิคสำคัญและข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง
• จัดระเบียบทุกอย่างให้อยู่ในฐานความรู้ที่ค้นหาได้
• สร้างแผนภาพเชื่อมโยงหัวข้อแต่ละเรื่อง

ไม่มีใครควรต้องดูวิดีโอยาว 8 ชั่วโมงเพื่อหาเทคนิคเดียวที่ต้องการ

คุณแค่ต้องพูดแบบนี้

Extract transcripts from these YouTube videos, analyze the key topics and technical insights, and build a searchable knowledge base in LiveDocs. Also generate a knowledge map mindmap.

Video URLs:
1. https://youtube.com/watch?v=abc123 — "The Future of AI Agents"
2. https://youtube.com/watch?v=def456 — "Building Production RAG Systems"
3. https://youtube.com/watch?v=ghi789 — "LLM Evaluation Benchmarks"
[... more URLs ...]

สิ่งที่ Codex ทำให้อัตโนมัติ

ขั้นตอนที่ 1: ดึงถอดความ

สำหรับแต่ละวิดีโอ Codex จะเรียก:

GET /v2/youtube/subtitling?url=https://youtube.com/watch?v=abc123

ผลลัพธ์: ถอดความฉบับเต็มพร้อมเวลา

Codex จะประมวลผลแต่ละ URL ทีละรายการและรวบรวมถอดความทั้งหมด

ขั้นตอนที่ 2: วิเคราะห์แต่ละวิดีโอ

สำหรับแต่ละถอดความ Codex จะสกัดข้อมูลดังนี้:

• หัวข้อหลัก: วิดีโอนี้เกี่ยวกับอะไร
• ประเด็นเทคนิคสำคัญ: เทคนิค, เครื่องมือ หรือเฟรมเวิร์กใดที่ถูกพูดถึง
• ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง: ทีมสามารถนำอะไรไปปรับใช้จากการบรรยายนี้
• คำพูดเด่น: ข้อความที่ควรบันทึกไว้
• แหล่งอ้างอิง: เครื่องมือ, เปเปอร์ หรือแหล่งข้อมูลที่กล่าวถึง

ขั้นตอนที่ 3: บันทึกลง LiveDocs

Codex จะบันทึกแต่ละวิดีโอเป็นรายการข้อมูลที่มีโครงสร้าง:

Title: The Future of AI Agents
Source: https://youtube.com/watch?v=abc123
Speaker: [Name]
Duration: 45 minutes
Main Topic: AI agent architecture and capabilities

Key Technical Points:
- Multi-agent coordination patterns
- Tool calling protocol design
- Memory management in long-running agents

Actionable Insights:
- Implement shared memory pool for agent teams
- Use structured tool definitions for better agent coordination

Notable Quotes:
- "The best agent is one that knows when to delegate"

Tags: [AI agents, multi-agent, architecture, conference-2026]

ขั้นตอนที่ 4: สร้างแผนที่ความรู้

POST /v2/mindmap
{
  "topic": "AI Conference Knowledge Map",
  "content": [all analyzed video topics and relationships]
}

ผลลัพธ์: แผนภาพ mindmap ที่แสดงความเชื่อมโยงของหัวข้อต่าง ๆ จากแต่ละวิดีโอ — เช่น "agent memory" ที่พูดถึงใน 3 การบรรยาย หรือ "evaluation methods" ที่ถูกนำเสนอจากหลายมุมมอง

ขั้นตอนที่ 5: สร้างสไลด์สรุป

POST /v2/ppts
{
  "topic": "AI Conference — Key Takeaways",
  "content": {
    "overview": [number of videos, total hours, main themes],
    "top_insights": [most important findings across all videos],
    "action_items": [things the team should implement],
    "resource_links": [papers, tools, and frameworks mentioned]
  },
  "theme": "conference-summary"
}

ผลลัพธ์: สไลด์สรุปที่รวมข้อมูลสำคัญจากทุกวิดีโอ

ผลลัพธ์ที่ได้

ตอนนี้ทีมของคุณจะมี:

• ฐานความรู้ที่ค้นหาได้: เนื้อหาทุกวิดีโอถูกจัดเก็บใน LiveDocs สามารถค้นหาหัวข้อ, วิดีโอ, เวลาที่พูดถึง และคำพูดสำคัญได้ทันที
• แผนที่ความรู้: mindmap ที่แสดงความเชื่อมโยงของหัวข้อจากหลายวิดีโอ
• สไลด์สรุป: ข้อมูลสำคัญจากทุกวิดีโอในรูปแบบที่แชร์ต่อได้
• รายการสิ่งที่ควรทำ: เทคนิคที่ทีมควรศึกษาเพิ่มเติมหรือนำไปใช้

แทนที่จะต้องดูวิดีโอยาว 8 ชั่วโมง ทีมของคุณจะได้สาระสำคัญใน 10 นาที

เทมเพลตพร้อมใช้ (คัดลอกและนำไปใช้ได้เลย)

Extract transcripts from these YouTube videos and build a knowledge base:

[Video URL 1] — [Title/description]
[Video URL 2] — [Title/description]
[Video URL 3] — [Title/description]

For each video:
1. Extract the transcript
2. Analyze key topics, technical points, and actionable insights
3. Save a structured summary to LiveDocs with tags

Then:
4. Generate a knowledge map mindmap showing topic connections
5. Create a summary presentation with the top insights

เปลี่ยน URL และชื่อวิดีโอตามชุดวิดีโอที่คุณต้องการ

ขั้นสูง: เรียนรู้อย่างต่อเนื่อง

ตั้งค่าคำสั่งแจ้งเตือนแบบวนซ้ำ:

Check our LiveDocs knowledge base for videos about [TOPIC]. Search YouTube for any new videos on this topic from the past month. Extract transcripts for new videos, add them to the knowledge base, and flag any new insights that weren't in the previous collection.

เริ่มต้นใช้งาน

1. สร้าง API key ฟรีของคุณ
2. วางข้อความตั้งต้นลงในเอเจนต์ของคุณ
3. ทดลองใช้ prompt ฐานความรู้วิดีโอด้านบน

ปลดล็อกความเชี่ยวชาญที่ซ่อนอยู่ในวิดีโอ ให้เอเจนต์ของคุณช่วยดู ดึงข้อมูล และจัดระเบียบ

รับ API Key ฟรีของคุณ →

---

บทความนี้มีให้อ่านในภาษาต่อไปนี้ด้วย: English, 简体中文, 日本語, 한국어, 繁體中文, हिन्दी, Français, العربية, Русский, اردو, Bahasa Indonesia, Deutsch, Tiếng Việt, Türkçe, Italiano, Español, বাংলা and Português