视频点播web端AI智能大纲(自动生成视频内容大纲)的代码与演示-EW帮帮网

通过AI技术将视频课程自动生成结构化大纲和摘要，支持PPT教学视频、企业内训等场景应用。核心功能包括：自动匹配视频知识点生成文本大纲、快速内容定位、降低课程制作成本。系统采用模块化架构，包含Vue2.7前端组件、JS逻辑库和演示项目，支持UMD格式快速集成。主要特点：1）提供完整的API接入方案；2）支持签名验证和缓存机制；3）包含错误回调等完善的事件处理。项目已在GitHub开源，适用于在线教育平台、知识付费等需要提升视频学习效率的场景。

应用场景： 在线教育平台课程教学、企业内训、知识付费平台。
实际应用： 将PPT教学视频、课程教学视频，通过AI工具自动生成大纲和摘要，学员快速浏览摘要内容也可以随时点击对应的内容，进行观看。AI可以自动匹配知识点对应的视频内容，生成对应的文本大纲。
功能应用价值： 降低课程制作门槛和成本，加速知识传播，使教育内容更加触手可及。

效果图上图：

AI智能大纲（注意右侧为自动生成的内容大纲）

Github项目地址：https://github.com/renoanzhou/polyv-web-vod-outline-demo

项目演示：VOD AI Outline UI Demo

VOD AI Outline Monorepo

polyv 点播web端AI大纲功能demo，包含三个子项目：

项目结构

vod-ai-outline/
├── packages/
│   ├── vod-ai-outline-ui/     # Vue 2.7 + Vite UI组件
│   ├── vod-ai-outline-logic/  # 纯JS逻辑包
│   └── vod-ai-outline-demo/   # 演示项目
├── package.json
├── pnpm-workspace.yaml
└── README.md

子项目

@polyv/vod-ai-outline-ui

基于 Vue 2.7 + Vite 的前端UI组件库
位置: packages/vod-ai-outline-ui/

@polyv/vod-ai-outline-logic

纯JavaScript逻辑库，使用 Vite 构建和打包
位置: packages/vod-ai-outline-logic/

vod-ai-outline-demo

演示项目，展示如何集成和使用智能大纲组件
位置: packages/vod-ai-outline-demo/

开发指令

# 安装所有依赖
pnpm install

# 启动所有开发服务器
pnpm dev

# 构建所有项目
pnpm build

# 清理所有构建产物
pnpm clean

# 代码检查
pnpm lint

# 🚀 Release构建（推荐）
pnpm run release          # 执行完整的release构建
pnpm run release:build    # 仅构建项目
pnpm run release:copy     # 仅复制构建产物

工作流程

在根目录运行 pnpm install 安装所有依赖
使用 pnpm dev 启动开发环境
在各个子项目目录中进行开发
使用 pnpm build 构建所有项目

要求

Node.js >= 16.0.0
pnpm >= 8.0.0

AI智能大纲（注意右侧为自动生成的内容大纲）

接入指南

VOD AI Outline 提供两种接入方式，您可以根据项目需求选择合适的方案：

方式一：通过构建产物接入（推荐）

快速开始

参考 vod-ai-outline-demo 项目，通过引入构建产物快速集成智能大纲功能。

1. 获取构建文件

首先构建UI组件库：

cd packages/vod-ai-outline-ui
pnpm run build:lib

构建完成后，将在 dist/ 目录下生成以下文件：

index.umd.js - UMD格式的JavaScript文件
style.css - 组件样式文件

2. 引入文件

在您的HTML页面中引入构建文件：

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>VOD AI Outline</title>
    <!-- 引入样式文件 -->
    <link rel="stylesheet" href="./dist/style.css">
</head>
<body>
    <!-- 智能大纲容器 -->
    <div id="vod-ai-outline-container"></div>
    
    <!-- 引入JavaScript文件 -->
    <script src="./dist/index.umd.js"></script>
    
    <script>
        // 您的初始化代码
    </script>
</body>
</html>

3. 初始化智能大纲

// 签名函数（生产环境必须通过接口获取）
async function createSignature(params) {
    const response = await fetch('/api/getSign', {
        method: 'POST',
        headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
        body: JSON.stringify({ params })
    });
    
    const result = await response.json();
    return result.data.signature;
}

// 初始化配置
const config = {
    containerId: "vod-ai-outline-container", // 容器ID
    api: {
        appId: "your-app-id",                // 您的应用ID
        getSignature: createSignature        // 签名函数
    },
    options: {
        defaultActiveTab: "outline",         // 默认显示标签: outline | qa
        showIntroduction: true               // 是否显示视频介绍
    },
    callbacks: {
        onError: (error) => {
            console.error("组件错误:", error);
        },
        onTabChange: (tab) => {
            console.log("切换到标签:", tab);
        },
        onTimeClick: (time) => {
            console.log("点击时间:", time);
            // 在此处实现视频跳转逻辑
            // player.seekTo(timeStringToSeconds(time));
        }
    }
};

// 初始化智能大纲
async function initOutline() {
    try {
        const outlineInstance = await VodAiOutline.init(config);
        
        // 加载视频数据
        await outlineInstance.loadVideoData("your-video-id", {
            useCache: false,
            questionsSize: 5
        });
        
        console.log("智能大纲初始化成功");
    } catch (error) {
        console.error("初始化失败:", error);
    }
}

// 页面加载完成后初始化
window.addEventListener('load', initOutline);

4. 快捷API

组件还提供了一些快捷API方法：

// 通过ID选择器快速创建
VodAiOutline.createById("container-id", apiConfig, getSignature, options);

// 通过Class选择器快速创建
VodAiOutline.createByClass("container-class", apiConfig, getSignature, options);

// 销毁实例
VodAiOutline.destroy(instanceId);

// 销毁所有实例
VodAiOutline.destroyAll();

5. 完整示例

参考 packages/vod-ai-outline-demo/ 目录下的完整示例：

# 启动demo
cd packages/vod-ai-outline-demo
npm start

# 访问 http://localhost:8083 查看效果

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