Hanzo_dev
7695dd0be6
Pipeline completo: URL → Whisper → GPT-4o → pgvector → Supabase Frontend Vue 3 + Tailwind, Backend Express + Vercel serverless functions
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1.5 KiB
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// EMBEDDINGS — text-embedding-3-small
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// Genera el vector semántico para búsqueda con pgvector
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import OpenAI from 'openai'
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const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY })
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/**
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* Genera el vector de embedding para un guion.
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* Vectorizamos un texto compuesto para capturar tanto el
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* contenido como los patrones estructurales del video.
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*
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* @param {string} transcript Transcripción completa
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* @param {object} analisis JSON validado de GPT-4o
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* @returns {number[]} Vector de 1536 dimensiones
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*/
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export async function generarEmbedding(transcript, analisis) {
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// Construir el texto a vectorizar combinando campos clave
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// Esto hace que la búsqueda semántica encuentre videos similares
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// en CONTENIDO y en ESTRUCTURA (no solo en palabras)
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const textoParaVectorizar = [
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`Tema: ${analisis.tema_principal}`,
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`Ángulo: ${analisis.angulo_unico}`,
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`Estructura: ${analisis.estructura_narrativa}`,
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`Gancho: ${analisis.gancho_texto}`,
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`Conflicto: ${analisis.conflicto_central}`,
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`Trigger emocional: ${analisis.trigger_emocional}`,
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`Promesa: ${analisis.promesa_explicita}`,
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`Patrón: ${analisis.resumen_patron}`,
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`Transcript: ${transcript.slice(0, 1000)}`, // primeros 1000 chars
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].join('\n')
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const response = await openai.embeddings.create({
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model: 'text-embedding-3-small',
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input: textoParaVectorizar,
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})
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return response.data[0].embedding
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}
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