인공지능 - 유튜브 영상 자막을 요약해 텍스트 파일로 저장하는 자동화 실습
유튜브 영상 자막을 요약해 텍스트 파일로 저장하는 자동화 실습
이 글에서는 Python과 OpenAI, LangChain, YouTube Transcript API를 활용하여 유튜브 영상의 자막을 자동으로 추출하고 요약하는 파이프라인을 구현해봅니다.
GPT-3.5-turbo 모델을 기반으로 자막을 간결하게 요약하며, 결과는 .txt 파일로 저장됩니다.
실습은 로컬 Python 환경 또는 Google Colab에서 모두 가능하며, 특히 Colab에서 손쉽게 API 키를 관리하고 실습할 수 있도록 .env 파일 활용법도 함께 다룹니다.
1. 실습 목표
- 유튜브 영상의 자막을 자동으로 추출하기
- LangChain과 OpenAI GPT를 이용해 자막 요약 생성
- 결과를 텍스트 파일로 저장하는 전체 파이프라인 구성
- 예외 처리 및 파일 저장 기능 구현 경험
2. Colab 실습 시작하기
Colab에서 실행 시 사전 설정
- 런타임 유형을 “Python3 + CPU” 또는 “GPU”로 설정 (필수는 아님)
- 다음 패키지를 설치:
pip install openai langchain youtube-transcript-api python-dotenv
.env파일 업로드:
from google.colab import files
uploaded = files.upload() # openapi_key.env 파일 업로드
openapi_key.env파일 구조 예시:
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxx
3. 전체 코드 구성 및 설명
(1) 환경 설정
OpenAI API 키와 Hugging Face 키(향후 확장을 위한 옵션)를 .env 파일에서 안전하게 불러옵니다.
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv("openapi_key.env")
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
client = OpenAI(api_key=api_key)
(2) 유튜브 자막 추출 함수
유튜브 영상의 자막을 가져옵니다. 한국어(ko) 또는 영어(en) 자막이 있는 경우 자동으로 처리합니다.
from youtube_transcript_api import YouTubeTranscriptApi
def extract_transcript_from_youtube(video_id: str) -> str:
try:
transcript = YouTubeTranscriptApi.get_transcript(video_id, languages=["ko", "en"])
return " ".join([item["text"] for item in transcript])
except Exception as e:
print(f"[에러] 자막을 가져올 수 없습니다: {str(e)}")
return ""
(3) 텍스트 요약 함수
LangChain을 통해 GPT 모델에게 자막 내용을 요약하도록 지시합니다.
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
def summarize_text(text: str) -> str:
chat = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
prompt = f"다음 유튜브 자막을 한국어로 요약해줘:\n\n{text}"
return chat.invoke(prompt).content
(4) 요약된 내용을 .txt 파일로 저장
생성된 요약 결과를 타임스탬프 기반 파일명으로 저장합니다.
from datetime import datetime
def save_summary_to_txt(summary: str) -> str:
filename = f"summary_{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d_%H_%M_%S')}.txt"
with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write("유튜브 요약\n\n")
f.write(summary)
return filename
(5) 전체 실행 흐름
입력받은 유튜브 링크로부터 video ID를 추출하고, 요약 및 저장을 순차적으로 실행합니다.
if __name__ == "__main__":
url = input("YouTube 링크를 입력하세요: ").strip()
video_id = url.split("v=")[-1] if "v=" in url else url.split("/")[-1]
transcript = extract_transcript_from_youtube(video_id)
if not transcript:
print("자막이 없어 요약을 진행할 수 없습니다.")
exit(1)
summary = summarize_text(transcript)
file_path = save_summary_to_txt(summary)
print(f"요약 저장 완료: {file_path}")
4. 이 실습으로 배울 수 있는 것
- YouTube Transcript API 사용법과 예외 처리 방식
- LangChain과 OpenAI GPT 모델을 활용한 텍스트 요약
- 사용자 입력 → 자동 추출 → 요약 → 저장까지의 전체 파이프라인 설계 경험
.env를 통한 안전한 API 키 관리
5. 확장 아이디어
- 영어 자막만 있는 영상 자동 감지 및 번역 추가
- 요약 결과를 이메일로 전송하는 기능 추가
- 자막에서 키워드를 추출하거나 목차 자동 생성 기능 구현
댓글남기기