
デベロッパーハブ
Twelve Labsの統合に向けたガイドや日本語のサンプルコードをご覧ください
セマンティック検索、異常検知、コンテンツのレコメンダー、そしてあなたに合わせてパーソナライズされた機能を簡単に構築できます。当社のAPIが、動画の持つ可能性を最大限に引き出します。
私たちのAPIをお試しください。
ダッシュボードページからAPIキーを取得し、お使いのコンピューターにTwelveLabs SDKがインストールされていることを確認してください。
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pip install twelvelabs
以下のコードをコピー&ペーストして動画を分析し、その内容に基づいたテキストを生成できます。<>で囲まれたプレースホルダーをご自身の値に置き換えてください。
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from twelvelabs import TwelveLabs
from twelvelabs.indexes import IndexesCreateRequestModelsItem
from twelvelabs.tasks import TasksRetrieveResponse
client = TwelveLabs(api_key="<YOUR_API_KEY>")
# インデックスの作成
index = client.indexes.create(
index_name="<YOUR_INDEX_NAME>",
models=[
IndexesCreateRequestModelsItem(
model_name="pegasus1.2", model_options=["visual", "audio"]
)
]
)
print(f"Created index: id={index.id}")
# タスクの作成
task = client.tasks.create(
index_id=index.id, video_url="<YOUR_VIDEO_URL>")
print(f"Created task: id={task.id}")
# タスク更新時に呼び出されるコールバック関数
def on_task_update(task: TasksRetrieveResponse):
print(f" Status={task.status}")
# タスクの完了を待機
task = client.tasks.wait_for_done(task_id=task.id, callback=on_task_update)
if task.status != "ready":
raise RuntimeError(f"Indexing failed with status {task.status}")
print(
f"Upload complete. The unique identifier of your video is {task.video_id}.")
# ビデオの解析ストリームを開始
text_stream = client.analyze_stream(video_id=task.video_id, prompt="<YOUR_PROMPT>")
for text in text_stream:
if text.event_type == "text_generation":
print(text.text)










