from twelvelabs import TwelveLabs

from twelvelabs.indexes import IndexesCreateRequestModelsItem

from twelvelabs.tasks import TasksRetrieveResponse

client = TwelveLabs(api_key="<YOUR_API_KEY>")

# 인덱스 생성

index = client.indexes.create(

index_name="<YOUR_INDEX_NAME>",

models=[

IndexesCreateRequestModelsItem(

model_name="pegasus1.2", model_options=["visual", "audio"]

)

]

)

print(f"인덱스가 생성되었습니다: id={index.id}")

# 비디오 업로드 태스크 생성

task = client.tasks.create(

index_id=index.id, video_url="<YOUR_VIDEO_URL>")

print(f"태스크가 생성되었습니다: id={task.id}")

# 태스크 업데이트 콜백 함수

def on_task_update(task: TasksRetrieveResponse):

print(f" 상태={task.status}")

# 작업 완료 대기

task = client.tasks.wait_for_done(task_id=task.id, callback=on_task_update)

if task.status != "ready":

raise RuntimeError(f"인덱싱 작업이 {task.status} 상태로 실패했습니다.")

print(

f"업로드가 완료되었습니다. 비디오의 고유 식별자는 {task.video_id} 입니다.")

# 비디오 분석 스트림 시작

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)