Oomol：コードをAPIに視覚的に接続するAIワークフロープラットフォーム

Oomolは、Oomol Studioと呼ばれるデスクトップ・アプリケーションを提供するAIプログラマブル・ワークフロー・プラットフォームである。このプラットフォームの中核は、ユーザーが機能ノードをビルディングブロックのようにドラッグ＆ドロップすることで自動化プロセスを作成できるビジュアルアプローチだ。これらのノードは、コードスニペット（PythonとNode.jsをサポート）、APIサービス、またはプラットフォームに組み込まれたLarge Language Model（LLM）モジュールにすることができる。Oomolは、プログラミングとデータ処理のための統一された開発環境を提供し、ユーザーは自分のコンピュータにPythonやNode.jsの環境をインストールして設定する必要がない。環境の一貫性の問題このように、作成されたワークフローは、Oomolがインストールされたどのデバイス上でもシームレスに実行・共有することができます。このプラットフォームは、データを扱う必要のある開発者やデータサイエンティストだけでなく、コンテンツクリエイターのような非専門的な開発者にも適しており、ビデオ字幕や画像圧縮などの反復作業を自動化することができます。

機能一覧

• 視覚的なワークフロー構築異なる機能を持つノードをドラッグ＆ドロップして接続することで、自動タスクプロセスを構築するためのグラフィカルインターフェースを提供します。
• 内蔵プログラミング環境: 組み込みのコンテナベースの Python および Node.js 開発環境を、ローカルにインストールすることなく直接使用できます。
• プロフェッショナル・コードエディターコード自動補完、シンタックスハイライト、ログ表示をサポートするVSCodeベースのコードエディタを統合。
• データの可視化:: の使用をサポートする。pandas歌で応えるplotlyなどのライブラリを使ってデータを処理し、プラットフォーム内で直接チャートを生成して表示する。
• 内蔵AIモジュールこのプラットフォームには、AIアプリケーションの開発を簡素化するために直接呼び出すことができる様々なLarge Language Models（LLM）モジュールが組み込まれています。
• コミュニティ・シェアリングコミュニティ内の他のユーザーが共有した結果を直接利用することもできます。
• マルチメディア処理: ビデオ処理ライブラリ（FFmpegなど）をファンクション・ノードとしてラップし、コンテンツ制作者がオーディオやビデオのタスクを自動化できるようにします。
• 構造化データ処理と非構造化データ処理:: 表データやオーディオ、ビデオ、PDFなどのマルチメディアファイルなど、さまざまなデータタイプを扱うプロセスを柔軟に構成する能力。

ヘルプの使用

Oomol Studio は、直感的なビジュアル・インタラクションを通してコード・スニペットと API サービスを接続し、アイデアを実際のアプリケーションに素早く変換する手助けをします。以下は、利用フローと機能操作の詳細な紹介です。

1.Oomol Studioをインストールする

まず、Oomolの公式ウェブサイトからあなたのオペレーティング・システム用のアプリケーションをダウンロードする必要があります。

• 公式ウェブサイトを見るブラウザでウーモルの公式ウェブサイトを開く。 https://oomol.com/.
• インストールパッケージをダウンロードするホームページの "Download for Windows "ボタンからダウンロードしてください。現在、このプラットフォームはWindows x64のみをサポートしています。
• アプリケーションのインストールダウンロードが完了したら、インストールパッケージをダブルクリックし、画面の指示に従ってインストールを完了します。

2.インターフェイスの概要

Oomol Studio を起動すると、多くの統合開発環境（IDE）のレイアウトに似た、様々なエリアからなるメインインターフェイスが表示されます。

• 左ノードリストインターフェイスの左側には、利用可能なすべてのノードが表示されるコア機能エリアがあります。ノードはワークフローを構成する基本的な単位で、"ファイルの読み込み"、"Pythonコードの実行"、"APIの呼び出し "などがあります。ここから中央のキャンバスにノードをドラッグできます。ここから中央のキャンバスにノードをドラッグできます。
• セントラル・キャンバス・エリアこのワークスペースでは、ノードをドラッグ・アンド・ドロップして接続し、自動ワークフローを構築します。
• 右パラメータ設定エリアキャンバス上でノードを選択すると、インターフェースの右側にそのノードの詳細なパラメータ設定オプションが表示されます。ここでノードの入力データを設定したり、コードを調整したり、APIキーを設定したりすることができます。
• 底部出力とロギング・エリアワークフロー実行後、インターフェースの下部にリアルタイムログメッセージ、コード実行結果、生成されたビジュアルチャートが表示されます。

3.最初のワークフロー：自動ビデオキャプションの作成

以下は、Oomolを使用して、ビデオに翻訳字幕を追加する自動ワークフローを作成する方法の実践例です。

ステップ1：プロジェクトの準備と構想
私たちの目標は、自動化されたプロセスを実装することです：ローカルのビデオファイルを入力し、ワークフローは自動的にビデオ内の音声を認識し、それをテキストに変換し、次にテキストを指定された言語に翻訳し、最後に翻訳された字幕を元のビデオに追加します。

ステップ2：ワークフローの構築

1. 新築プロジェクトOomol Studio で新しいワークフロー・プロジェクトを作成します。
2. ビデオを読む」ノードを追加左側のノードリストからファイル処理用のノード、またはビデオ処理専用のノードを探し、キャンバス上にドラッグします。右側のパラメータ設定エリアで、処理したいローカルビデオファイルのパスを指すようにノードを設定します。
3. 音声認識」ノードの追加ノードリストからSpeech-to-Textノードを探してドラッグします。Whisperノードに接続します。Read Videoノードの出力（ビデオファイルを表す）をWhisperノードへの入力。これは、ビデオファイルが音声認識の入力として使用されることを示します。
4. テキスト翻訳」ノードの追加次に、組み込みのLLMモジュールまたはAPIコール・ノードをドラッグして翻訳します。ノードにWhisperノードの出力（認識されたテキスト）は、翻訳ノードの入力に接続されます。右側のパラメータ・エリアでは、英語から中国語など、翻訳のターゲット言語を設定できます。
5. 字幕生成と合成」ノードの追加最後に、マルチメディア処理ノードをドラッグする。FFmpegノード。このノードは2つの入力を受け取ります：元のビデオファイルと翻訳された字幕テキストです。したがって、最初の "read video "ノードの出力と "text translation "ノードの出力の両方をFFmpegノードの入力。ノードの入力はFFmpeg字幕追加」操作を実行するために設定する必要があるノードのパラメータ領域。
6. ファイル保存」ノードの追加ワークフローの最後にファイルを保存するノードを追加します。FFmpegノードの出力（処理された映像）はこのノードに接続され、保存用のパスとファイル名が設定される。

ステップ3：運転と試運転

• ワークフローの開始インターフェイス上部の「実行」ボタンをクリックすると、Oomolは最初のノードからスタートし、接続した順番に各操作を実行します。
• ログを見る: 実行中、各ノードのリアルタイムの出力とステータスを下部のログエリアで見ることができます。何か問題が発生した場合、ログには詳細なエラーメッセージが表示され、問題を素早く特定するのに役立ちます。例えば、APIキーが無効であるとか、ファイルパスが正しくないなどです。
• プレビュー結果一部のノードは結果のプレビューをサポートしています。例えば、データ処理ノードでは、生成されたグラフが下の領域に直接表示され、中間結果が期待通りであるかどうかを簡単に確認することができます。

4.地域社会の仕事の流れを探る

ゼロからどう始めたらいいのかわからない場合は、コミュニティにインスピレーションを求めよう。

• コミュニティへのアクセスOomolアプリまたは公式ウェブサイトから「Communities」または「Workflow Communities」ポータルを見つけてください。
• 検索と使用Oomol Studio: 「PDF文書コンテンツ抽出」、「株式データ分析とバックテスト」、「漫画翻訳」など、コミュニティの他のユーザーによって共有された様々な既製ワークフローがあります。これらのプロジェクトを直接ダウンロードしてOomol Studioで開き、他の人がどのように作ったかを見ることができます。また、これらの既存のワークフローを基に、あなたの特定のニーズに合うように修正することもできます。

アプリケーションシナリオ

1. データサイエンスとアナリティクス
   ユーザーは、データベースやAPIからデータを自動的に取得するワークフローを構築し、組み込みのPython環境を使用してデータのクレンジングと処理を行い、最後に、以下の機能を利用することができます。plotly視覚化レポートはライブラリなどから生成される。すべてのプロセスは、異なるソフトウェアを切り替えることなく、ワンストップで行われます。
2. コンテンツ作成の自動化
   ビデオブロガーは、新しいビデオに多言語字幕を自動的に追加するワークフローを作成できます。このフローは、ビデオの音声を認識し、翻訳APIを呼び出し、翻訳APIを使用して、多言語字幕を追加します。FFmpeg字幕を動画に圧縮することで、コンテンツ配信の効率が大幅に向上する。
3. 開発およびテスト支援
   開発者はOomolを使って、様々な内部APIサービスに接続し、自動化されたAPIテストプロセスを構築することができます。様々な入力パラメータを設定することで、API の安定性と正しさをバッチテストし、テストレポートを作成することができます。
4. 個人情報の取り扱いについて
   一般ユーザーは、個人ファイルを整理するワークフローを作成できます。例えば、指定したフォルダ内のすべての画像を自動的に圧縮したり、ダウンロードしたPDF電子ブックを機械可読形式に変換し、重要な情報を抽出してアーカイブしたりすることができます。

品質保証

1. Oomolを使うには、PythonやNode.jsの環境をインストールする必要がありますか？
   Oomolはコンテナ技術を使い、PythonとNode.jsの統一された開発環境を構築します。これにより、ワークフローはどのデバイスでも同じように実行され、「私のコンピューターで動作する」という依存性を排除します。
2. Oomolはビデオやオーディオファイルを扱うことができますか？
   はい、Oomolはマルチメディア処理をサポートしています。ユーザーは次のような関数をカプセル化することで、Oomolのマルチメディア処理機能を使うことができます。FFmpegこのような専門的な処理ライブラリは、ワークフローでオーディオやビデオファイルに対するトランスコード、編集、字幕作成などの複雑な操作を可能にするカスタムファンクションノードを作成するために使用されます。
3. プログラミングの知識が全くないユーザーでもOomolを使えますか？
   使用することができる。プログラミングを知らないユーザーでも、すでにコミュニティにカプセル化されているモジュールをドラッグ＆ドロップすることで、ファイル圧縮やPDF処理などのタスクを実現するワークフローを構築することができる。しかし、より複雑でカスタマイズされた機能を実現するには、少量のコード（Pythonスクリプトなど）を書くことで、プラットフォームが持つ大きな可能性を発揮できるようになる。
4. コミュニティで共有するワークフローで、他の人が私のコードを見ることはできますか？
   Oomolのコミュニティ共有はソースベースで、GitHubのようなオープンソースコミュニティに似ています。ワークフローを共有すると、他の人がそれを見たり、構築したりすることができます。このオープンな共有は、ユーザー間のコラボレーションとイノベーションを促進するように設計されています。