Відео Аватар на базі RAG + D–ID + Chat GPT

X Avatar — сайт, де користувач спілкується з відео-аватаром X (його цифрова копія). Аватар відповідає голосом і на відео (через D-ID), використовує ІІ для відповідей RAG (через ChatGPT API) і підключається до бази знань, зібраної з матеріалів клієнта + деяких зовнішніх джерел.

Зараз вкрай важливо зрозуміти вашу вилку бюджету і термінів: від – до + як ви бачите реалізацію проекту.

Основні зони роботи:

VIDEOPLAYER – під нашу задачу нам потрібно розробити буде повноцінний кастомний плеєр, який зможе все спільно з'єднати в собі. Усі функції, які нам знадобляться.

RAG – нам потрібно навчити аватар з двох джерел. Перше джерело це наш публічний джерело по API. джерело це деякі сайти, з яких нам потрібно витягувати інформацію за допомогою Perplexity.

D-ID - цей інструмент дає нам вже готовий аватар. Тобто у нас вже буде готовий аватар, там вже окремо виконується завдання, і до цього аватара можна буде підключатися. створення самого Аватара, синхронізація губ при відповіді і так далі, це все буде реалізовано і віддано по API.

Вкрай бажано мати досвід:

Побудови RAG на якихось RAG фреймворках

Роботи з відео-плеєрами

САМ АВАТАР БУДЕ ПОБУДОВАНИЙ НА БАЗІ D–ID

Основні компоненти проекту X Avatar

1️⃣ CRM-система проекту

Необхідно розробити просту, але функціональну CRM, через яку буде здійснюватися управління всіма аспектами проекту:

• налаштування підключення (API, бази, зовнішні сервіси),

• параметри навчання,

• управління ролями,

• модерація контенту і ручне додавання даних.

CRM стане центральною панеллю управління системою — точкою контролю і налаштування всіх модулів X Avatar.

2️⃣ Інтелект аватара — RAG-система (Retrieval-Augmented Generation)

Головна функція проекту — інтелектуальне ядро аватара.
RAG-система, побудована на Python з використанням фреймворка LangChain, об'єднує персональну базу знань клієнта з можливістю динамічного пошуку і генерації відповідей.

Вона робить інтелект аватара «живим»: система не просто зберігає тексти, а розуміє контекст і формує персоналізовані відповіді в стилі мислення і мови Ніла.

3️⃣ Кастомний відеоплеєр і медіа-віджети

Власний відеоплеєр — ключовий елемент реалістичності проекту.
Він забезпечує:

• синхронізацію відео з голосом і емоціями;

• зміну фонів і реакцій;

• додавання жартів, фото і відео поруч з відповідями.

Плеєр створюється спеціально під проект, щоб «живий» аватар виглядав природно і міг динамічно реагувати в процесі розмови.

4️⃣ Базове (фундаментальне) навчання RAG

На цьому рівні формується основа інтелекту:

• інструкції,

• правила поведінки,

• шаблони відповідей,

• базова структура бази знань.

Це фундамент для всіх наступних етапів персоналізації і автонавчання.

5️⃣ Автонавчання RAG з матеріалів Malini CMS

Система автоматично отримує нові тексти і статті з Malini CMS.
Матеріали проходять конвертацію і векторизацію, після чого додаються в базу знань.
Таким чином, аватар постійно оновлюється без ручного втручання, зберігаючи актуальність і зв'язність даних.

6️⃣ Розширене навчання RAG з зовнішніх джерел (Google Gemini + Perplexity)

RAG-система доповнюється підключенням до зовнішніх джерел.
Через Perplexity аватар отримує доступ до свіжої інформації — новинам, погоді, спортивним результатам, публікаціям NASA і т.д.
Це робить інтелект аватара не тільки персоналізованим, але і актуальним в реальному часі.

7️⃣ Ручне навчання через  CMS

Користувач може вручну навчати аватар, додаючи нові тексти, нотатки або статті прямо з інтерфейсу CMS.
В систему вбудований GPT-помічник, який допомагає структурувати і покращувати матеріал перед навчанням, зберігаючи стиль автора.