Я использую Gemini для создания персонализированных плейлистов Plex Music, и это превосходит Spotify.

от

У меня смешанные чувства по поводу алгоритмов музыкального стриминга. Невероятно удобно иметь столько музыки на своем телефоне – это то, что нам обещали много лет назад, и в основном это оправдывает ожидания. Однако, то, как такие сервисы, как Spotify и Apple Music, предлагают музыку, часто кажется повторяющимся, а не полезным для открытия новых исполнителей. Я заметил, что плейлисты Spotify, как правило, циклически проигрывают одни и те же песни, а его функция ‘Smart Shuffle’ кажется сосредоточенной на продвижении популярных треков, даже если они не соответствуют моим вкусам. Это не совсем похоже на персонализированный музыкальный опыт, на который он претендует. В то время как предложения YouTube Music немного лучше, он все равно не совсем понимает, что я ищу.

"Просто покупай индекс", говорили они. "Это надежно". Здесь мы обсуждаем, почему это не всегда так, и как жить с вечно красным портфелем.

Поверить в рынок

Мои ежедневные миксы Spotify — это те же самые 50 песен, которые я слушал на прошлой неделе, просто перемешанные.

Я разочаровался в музыкальном стриминге, поэтому вернулся к своей личной музыкальной коллекции. За годы я накопил большую библиотеку аудиофайлов высокого качества – FLAC и MP3 – хранящихся на домашнем сервере под названием Plex. В этой коллекции есть редкие треки, демо-версии и конкретные версии, которые вы не найдете на стриминговых сервисах. Однако Plex всегда был ограничен в одной ключевой области: он не может автоматически создавать плейлисты на основе моих предпочтений. Он воспроизводит только то, что я ему конкретно указываю. Хотя у Plex ненадолго была связь с OpenAI, в настоящее время она не работает, что делает его фантастическим, но базовым музыкальным плеером.

Раньше я полагался на потоковые сервисы, но, честно говоря, они больше не устраивают меня. Я наткнулся на MediaSage, и это полностью изменило мой способ прослушивания музыки. Это инструмент с открытым исходным кодом, который подключает мою локальную музыкальную библиотеку – все эти файлы, лежащие на моем жестком диске – к мощному ИИ, такому как Google’s Gemini. Это серьезно потрясающе и заставило потоковое вещание казаться… ненужным.

Лекарство от алгоритмической усталости находится в вашей библиотеке Plex.

Потоковые алгоритмы часто кажутся не вдохновляющими. Когда вы просите Spotify создать радиостанцию на основе песни, это похоже на взаимодействие с загадкой – вы не имеете понятия, почему он выбирает определенные треки. Хотя такие вещи, как темп песни, жанр и популярность играют роль, трудно заставить алгоритм предложить действительно уникальные или малоизвестные песни. Например, если я действительно увлечен 80-ми синт-попом, я не хочу постоянно слышать одни и те же популярные хиты, такие как ‘Take on Me’ от Aha или ‘Tainted Love’ от Soft Cell; я надеюсь открыть для себя что-то новое.

Чувствуя разочарование от ограничений автоматических плейлистов, я начал искать лучшие варианты. Мне нужна была простота создания плейлиста за меня, но с тем же уровнем детализации и личного подхода, как если бы я создавал его сам. Хотя люди все еще могут делать это вручную, к 2026 году, я считаю, должно быть более быстрое и эффективное решение.

MediaSage преодолевает разрыв между глупыми локальными файлами и поиском музыки, который действительно умный.

Недавно я нашел потрясающий инструмент с открытым исходным кодом под названием MediaSage на GitHub, и он полностью изменил мой способ прослушивания музыки! В основном, он подключается к моей музыкальной библиотеке Plex, отправляет всю информацию о песнях в ИИ, и затем я могу просто *спросить* его создать плейлисты, используя обычный язык. Это намного превосходит типичный «умный плейлист», который можно найти в большинстве музыкальных проигрывателей. Они просто фильтруют по таким параметрам, как жанр или год, что довольно ограничено. MediaSage отличается – он действительно *понимает*, что я прошу. Я могу попросить его найти песни, похожие на определенный трек, или даже что-то столь специфичное, как «энергичная киберпанк-музыка для погони»! Я даже попробовал попросить быстрые, хэви-метал песни, которые *избегают* все заезженные хиты и медленные баллады, и он справился! Кажется, ИИ действительно понимает контекст, настроение и общую атмосферу песен, поэтому плейлисты на удивление хороши.

Настройка этого требует небольших технических знаний – вам нужно будет уметь использовать Docker и получить API-ключи для Plex и большой языковой модели (она работает с Gemini, OpenAI и Claude). Если у вас уже есть Plex-сервер, это довольно простой проект, который можно завершить за выходные. Вы также можете подключить его к языковой модели, работающей на вашем собственном компьютере, но вам потребуется мощная машина для достижения хорошей производительности.

После настройки этот инструмент создает веб-интерфейс для вашей медиатеки. Он принимает ваши запросы, использует выбранную вами AI-модель для их обработки, а затем отправляет результаты непосредственно в Plex, и все это с впечатляющей производительностью.

MediaSage преобразует одну песню в несколько путей прослушивания

Что действительно меня впечатлило, так это возможность создать плейлист ‘Seed Track’. Когда я использую песню, как *Golden Skans* группы *The Klaxons*, чтобы запустить радиостанцию на Spotify, я получаю довольно стандартный плейлист инди-рока 2000-х. Это нормально, но он не всегда передает быстрый темп и энергичное, танцевальное звучание оригинальной песни. С MediaSage я выбрал *Golden Skans* и позволил инструменту делать свое дело. Вместо того, чтобы просто составлять случайный список песен, он фактически проанализировал ритм, скорость и другие характеристики песни – используя некоторую сложную технологию, которую я до конца не понимаю. Результат? Он идеально понял, что я искал.

MediaSage понимает семантический поиск. Вы просите атмосферу, и он действительно понимает задачу.

Искусственный интеллект прослушал песню и предложил различные направления, которые я мог бы использовать в выборе музыки. Он предложил плейлисты, такие как «The Defining New Rave Sound», который смешивал инди-рок и танцевальную музыку, или «High-Octane Dancefloor Energy», который был сосредоточен исключительно на быстром темпе и энергичных битах, независимо от жанра. Он также создал плейлист под названием «Bright, Pulsating Synth Hooks», который выделял песни с похожей инструментальной составляющей. Этот уровень детализации — именно то, что я искал. Я выбрал вариант с высокой энергией, потому что мне нужен был динамичный плейлист для тренировок, а не глубокое погружение в инди-рок сцену 2007 года.

Система создала плейлист под названием *Neon Pulse Riot*, выбрав песни из моей музыкальной библиотеки, соответствующие желаемой атмосфере. В него вошли как менее известные исполнители, такие как *The Horrors* и *Digitalism*, так и более популярные, такие как *Ratatat* и *The Prodigy*. Дело было не только в жанре; песни *чувствовались* правильно вместе. Например, трек *Omen* от *The Prodigy* может показаться совершенно отличным от инди-рок песни, с которой я начал, но когда он проигрывался в плейлисте, сочетание работало на удивление хорошо.

Мне было очень интересно посмотреть, на что способна MediaSage, поэтому я попросил её составить плейлист из энергичного турецкого фанка. Это жанр, который я люблю, но, честно говоря, у меня не так много его сохранено локально. Именно тогда стала очевидна разница между этим и таким сервисом, как Spotify. Spotify сразу же предложил бы мне Altin Gun или Barıs Manco, но MediaSage может работать только с музыкой, которая уже есть на моём компьютере. Он ограничен моей собственной библиотекой, что является своего рода компромиссом.

Я попросил ИИ создать плейлист, и он заметил, что у меня не так много анатолийского рока. Вместо того, чтобы пытаться выполнить этот запрос, он ловко переключился и сделал забавный, энергичный плейлист, используя фанк и музыку, находящуюся под влиянием фанка, которая у меня *действительно* была. Он включил такие песни, как ‘Uptight’ Stevie Wonder, ‘Shining Star’ Earth, Wind & Fire, и ‘Freaky Styley’ Red Hot Chili Peppers, создав удивительно хороший плейлист из того, что уже было в моей коллекции.

Окей, так технически запрос на ‘Turkish funk’ выполнен не был – и не мог быть, так как у меня нет *Turkish funk* в моей музыкальной коллекции! Но честно говоря, он отлично справился с передачей *ощущения*, к которому я стремился. Он нашел наиболее близкие соответствия в моей библиотеке – энергичные, позитивные фанк-треки, которыми я уже владею. Я бы не столкнулся с этим ограничением, используя сервис вроде Spotify, но Spotify часто возвращается к одному и тому же предсказуемому плейлисту. MediaSage, конечно, не может волшебным образом создавать музыку, но он *действительно* отправил меня в удивительно творческое путешествие по моей существующей коллекции, чего я не испытывал со времен Pandora.

Экономика генерации плейлистов на основе искусственного интеллекта

Вы, возможно, заметили отображение ‘стоимости токенов’ при использовании этого инструмента. Поскольку я использую платную версию Gemini API, каждый запрос требует небольшой оплаты. Например, создание моего плейлиста ‘Joyful Funk Pulse’ стоило около $0.0082 – меньше цента! Я мог бы генерировать сотни плейлистов ежедневно, не превышая ежемесячную стоимость подписки Spotify Premium.

Плейлист обошелся мне менее чем в долю цента. Это стоит огромного улучшения качества рекомендаций.

Основное различие заключается в скорости выполнения операций. Spotify воспроизводит музыку мгновенно, в то время как MediaSage требуется некоторое время для запуска. Когда вы просите его создать плейлист, приложение отправляет вашу музыку в свою систему искусственного интеллекта для анализа. Этот процесс обычно занимает от 10 до 20 секунд, пока искусственный интеллект сортирует ваши песни и создает треклист. Чтобы снизить затраты, MediaSage не анализирует автоматически всю вашу музыкальную библиотеку, но вы можете выбрать сканирование большего количества файлов, если хотите. Кроме того, вместо простого создания плейлиста, MediaSage часто предлагает вам несколько различных вариантов на выбор, прежде чем он окончательно сформирует список.

Честно говоря, использование MediaSage ощущается немного отдельно от самого Plex. Оно не особо интегрируется *в* приложение Plex; вам нужно создавать плейлисты внутри MediaSage, а затем отправлять их. Это не критично, но это означает, что это не лучший вариант, если вы пытаетесь быстро создавать плейлисты на ходу. Я бы сказал, что это скорее для преданных любителей музыки, которые действительно любят создавать подробные плейлисты, а не для тех, кто просто хочет сделать один или два время от времени.

Доступ удобен, владение мощно.

MediaSage отлично подходит для пользователей, поскольку позволяет выбирать провайдера ИИ – вы не привязаны только к одному. Он хорошо работает как с OpenAI, так и с Google’s Gemini прямо из коробки. Я выбрал Gemini, потому что их Flash модели очень быстрые и доступные – создание плейлиста стоит лишь крошечную долю цента. Но самое лучшее для людей, которые заботятся о конфиденциальности или любят самостоятельно управлять всем, заключается в том, что MediaSage также поддерживает Ollama.

Переход на локальную LLM может предоставить вам полностью автономный семантический генератор плейлистов, который лучше большинства стриминговых сервисов.

Если у вашего домашнего сервера есть хорошая видеокарта, вам не нужно полагаться на сервисы, такие как Google или OpenAI. Вы можете использовать MediaSage с локальной настройкой, например, Ollama, работающей с Llama 3 или Mistral, сохраняя всё в приватности и в автономном режиме. Это конечная цель для самостоятельного размещения – музыкальная рекомендательная система, которая полностью работает на вашем собственном оборудовании, используя ваши собственные музыкальные файлы, без каких-либо абонентских платежей или сбора данных. Вам, конечно, понадобится мощный компьютер, чтобы это работало. Я использовал Gemini 2.5 Flash для более быстрых результатов во время тестирования, но возможность переключиться на локальную языковую модель и всё равно наслаждаться своей музыкой, даже без доступа к интернету, является огромным преимуществом, которому Spotify не может соответствовать.

Будущее ИИ не обязано быть закрытой экосистемой. Оно может быть модульным, открытым и личным.

Я большой сторонник самостоятельного хостинга, поэтому понимаю все преимущества. Однако использование MediaSage заставило меня осознать ключевую проблему с тем, как мы слушаем музыку сегодня. Мы перешли от владения музыкой к простому доступу к ней, и это затруднило настоящую связь с нашими коллекциями. Когда вы стримите с сервисов, таких как Spotify, вы ограничены их информацией. Вы не можете исправлять неточные теги, организовывать альбомы так, как вам нравится (например, по дате первоначального выпуска, когда существует только переиздание), или использовать данные с вашими собственными инструментами для анализа.

Я полностью контролирую свою музыкальную библиотеку с помощью Plex и могу организовать её как угодно – например, пометить коллекцию как ‘dark jazz rock’. Теперь, с MediaSage, я могу использовать эту личную организацию, чтобы изучать всю свою библиотеку более разумным способом. ИИ точно понимает, как я организовал свою музыку, и уважает мой выбор. В этих рамках он помогает мне открывать песни, о которых я забыл или даже не знал об их существовании. С коллекцией из более чем 120 000 треков это вполне реально, и я лишь один из многих людей, которые хранят свои собственные большие музыкальные библиотеки.

Практический пример использования персонального ИИ

Это решение не для всех. Если вы предпочитаете сложные методы организации своей музыки — всё, что выходит за рамки простой загрузки приложения — вам может не понравиться настройка Docker. Кроме того, вам действительно нужно *иметь* музыкальную библиотеку. Если вы слушаете музыку в потоковом режиме годами и не владеете никакими MP3, MediaSage не будет полезен.

Возможность MediaSage находить новую музыку ограничена тем, чем вы уже владеете. Он не познакомит вас с совершенно новыми исполнителями, а вместо этого ремиксует и помогает вам заново открыть для себя вашу существующую музыкальную коллекцию. Меня это совершенно не беспокоит. У меня огромная библиотека песен, которые я не слышал целую вечность, и MediaSage помогает мне наслаждаться музыкой, которую я уже купил. Кроме того, он продолжит отлично работать, когда я буду добавлять новые песни в свою коллекцию.

MediaSage представляет собой эру Персонального ИИ, где инструменты ИИ работают на вашем оборудовании и позволяют вам взаимодействовать с вашими данными способами, которые были невозможны ранее.

Искусственный интеллект все больше интегрируется в повседневные технологии, но часто таким образом, что приоритет отдается прибыли компании, а не выгодам пользователей. Например, AI DJ от Spotify призван удержать слушателей на платформе и сократить расходы за счет продвижения определенных песен, включая музыку, сгенерированную искусственным интеллектом. Аналогично, новые AI-функции от Google в YouTube Music предназначены для закрепления пользователей в наборе продуктов Google.

MediaSage – это действительно многообещающий подход к ИИ – речь идет о персональном ИИ, который работает *для* вас. Он работает на ваших устройствах, использует вашу собственную информацию и фокусируется на том, что *вы* хотите, а не на таких вещах, как просмотры или количество пользователей. Например, он может просто найти отличную песню, чтобы вы могли послушать её во время приготовления пищи. Что интересно, вы можете легко переключаться между различными AI ‘мозгами’ – такими как Gemini, OpenAI или даже локальной моделью с открытым исходным кодом – доказывая, что ИИ не обязательно должен контролироваться одной компанией. Он может быть гибким, открытым и адаптированным под вас. Если у вас есть неиспользуемый Plex-сервер, я настоятельно рекомендую вам ознакомиться с этим – это может возродить вашу любовь к музыке!

Смотрите также

2026-02-21 13:51