Riassunto testo

Dopo la trascrizione, Sbobinator può generare un riassunto LLM del testo in trascrizione.txt.

Provider

ID	Motore	Setup
deepseek	DeepSeek API	API key in Impostazioni riassunto
openai	OpenAI	API key
gemini	Google Gemini	API key
claude	Anthropic Claude	API key
kimi	Moonshot Kimi	API key
local	Qwen2.5 GGUF (CPU)	python scripts/download_summary_llm.py + RAM ≥ 16 GB

Configurazione: http://localhost:8501/settings/summary

Le API key sono salvate in data/.secrets/summary_keys.json (o variabili SBOBINATOR_*_API_KEY — vedi .env.example).

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Lunghezza

Valore	Comportamento
auto	Proporzionata al testo
short	Breve
normal	Bilanciato
detailed	Più lungo

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Pipeline

1. Trascrizione NeMo completata
2. unload_model() — libera RAM ASR
3. summarize() — provider scelto, map-reduce se testo lungo
4. Salva riassunto.txt

Se il riassunto fallisce: job completed, summary_error con motivo, trascrizione e SRT restano validi.

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Testi lunghi

Oltre il contesto del provider → strategia map-reduce (chunk parziali + unione).

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CLI

sbobina transcribe file.wav -s --summary-provider deepseek
sbobina transcribe file.wav -s --summary-provider local --summary-length detailed

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UI

1. Sidebar → Motori e API key (prima configurazione)
2. Spunta Genera riassunto
3. Scegli motore e lunghezza
4. Accoda file

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Dipendenze Python

pip install -r requirements/local.txt

Include: openai, anthropic, google-genai, truststore, llama-cpp-python, psutil, huggingface_hub.

Su Windows, truststore è necessario per le API cloud (fix SSL Python 3.13).

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Deprecato

LexRank / IT5 (extractive / abstractive) — rimossi. Vedi bug-fix/FIX-RIASSUNTO-LLM.md.