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Nuclia 自动索引您来自任何内部和外部来源的非结构化数据，提供优化的搜索结果和生成式答案。它能够处理视频和音频转录、图像内容提取以及文档解析。
Nuclia 理解 API 支持处理非结构化数据，包括文本、网页、文档以及音频/视频内容。它能提取所有文本（必要时使用语音转文本或 OCR），识别实体，还会提取元数据、嵌入文件（如 PDF 中的图片）和网页链接。它还提供内容的摘要。 要使用 Nuclia 理解 API，您需要一个 Nuclia 账户。您可以在 https://nuclia.cloud 免费创建一个，然后创建 NUA 密钥。
pip install -qU  protobuf
pip install -qU  nucliadb-protos

import os

os.environ["NUCLIA_ZONE"] = "<YOUR_ZONE>"  # e.g. europe-1
os.environ["NUCLIA_NUA_KEY"] = "<YOUR_API_KEY>"

from langchain_community.tools.nuclia import NucliaUnderstandingAPI

nua = NucliaUnderstandingAPI(enable_ml=False)
您可以使用 push 操作将文件推送到 Nuclia 理解 API。由于处理是异步进行的，结果返回的顺序可能与文件推送的顺序不同。因此，您需要提供一个 id 来将结果与相应文件匹配。 
nua.run({"action": "push", "id": "1", "path": "./report.docx"})
nua.run({"action": "push", "id": "2", "path": "./interview.mp4"})
您现在可以循环调用 pull 操作，直到获取到 JSON 格式的结果。 
import time

pending = True
data = None
while pending:
    time.sleep(15)
    data = nua.run({"action": "pull", "id": "1", "path": None})
    if data:
        print(data)
        pending = False
    else:
        print("waiting...")
您也可以在 async 模式下一步完成，只需进行一次推送，它将等待直到结果被拉取。 
import asyncio


async def process():
    data = await nua.arun(
        {"action": "push", "id": "1", "path": "./talk.mp4", "text": None}
    )
    print(data)


asyncio.run(process())

​
检索到的信息

Nuclia 返回以下信息
  • 文件元数据
  • 提取的文本
  • 嵌套文本（如嵌入图片中的文本）
  • 摘要（仅当 enable_ml 设置为 True 时）
  • 段落和句子的分割（由其第一个和最后一个字符的位置定义，视频或音频文件还包括开始时间和结束时间）
  • 命名实体：人物、日期、地点、组织等（仅当 enable_ml 设置为 True 时）
  • 链接
  • 缩略图
  • 嵌入文件
  • 文本的向量表示（仅当 enable_ml 设置为 True 时）
注意： 生成的文件（缩略图、提取的嵌入文件等）以令牌形式提供。您可以使用 /processing/download 端点下载它们。 此外，在任何级别，如果属性超出一定大小，它将被放入可下载文件中，并在文档中替换为文件指针。这将由 {"file": {"uri": "JWT_TOKEN"}} 组成。规则是，如果消息大小大于 1000000 个字符，最大的部分将被移至可下载文件。首先，压缩过程将针对向量。如果这还不够，它将针对大型字段元数据，最后将针对提取的文本。
在 GitHub 上编辑此页面源文件。
以编程方式连接这些文档到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。
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