VideoRAG
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VideoRAG

VideoRAG 是一个用于处理极长上下文视频的检索增强型生成框架。

VideoRAG 是一种创新的检索增强型生成框架,专门用于理解和处理极长上下文视频。它通过结合图驱动的文本知识锚定和层次化多模态上下文编码,实现了对无限制长度视频的理解。该框架能够动态构建知识图谱,保持多视频上下文的语义连贯性,并通过自适应多模态融合机制优化检索效率。VideoRAG 的主要优点包括高效的极长上下文视频处理能力、结构化的视频知识索引以及多模态检索能力,使其能够为复杂查询提供全面的回

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    • VideoRAG简介概述

      VideoRAG 是一种创新的检索增强型生成框架,专门用于理解和处理极长上下文视频。它通过结合图驱动的文本知识锚定和层次化多模态上下文编码,实现了对无限制长度视频的理解。该框架能够动态构建知识图谱,保持多视频上下文的语义连贯性,并通过自适应多模态融合机制优化检索效率。VideoRAG 的主要优点包括高效的极长上下文视频处理能力、结构化的视频知识索引以及多模态检索能力,使其能够为复杂查询提供全面的回答。该框架在长视频理解领域具有重要的技术价值和应用前景。

      需求人群:

      "该产品适用于需要处理和理解极长上下文视频的研究人员、开发者以及相关领域的专业人士,例如教育领域的视频内容创作者、影视制作团队以及需要从大量视频中提取知识的企业等。VideoRAG 能够帮助他们高效地从长视频中提取有价值的信息,为视频内容的分析、总结和问答提供强大的技术支持。"

      使用场景示例:

      研究人员可以利用 VideoRAG 从大量的学术讲座视频中提取关键知识点,用于学术研究和教学。

      影视制作团队可以使用 VideoRAG 快速检索与特定主题相关的视频片段,提高视频剪辑效率。

      企业可以利用 VideoRAG 从内部培训视频中提取关键信息,用于员工培训和知识管理。

      产品特色:

      高效的极长上下文视频处理:通过单个 NVIDIA RTX 3090 GPU 处理数百小时的视频内容。

      结构化的视频知识索引:将数百小时的视频内容提炼为结构化的知识图谱。

      多模态检索:结合文本语义和视觉内容,精准检索相关视频片段。

      支持多语言视频处理:通过修改 Whisper 模型,支持多语言视频的处理。

      提供长视频基准测试数据集:包含 160 多部视频,总时长超过 134 小时,涵盖讲座、纪录片和娱乐等多种类型。

      使用教程:

      1. 创建 Conda 环境并安装必要的依赖项,包括 PyTorch、transformers 等。

      2. 下载 MiniCPM-V、Whisper 和 ImageBind 的预训练模型检查点。

      3. 将视频文件路径列表传递给 VideoRAG 模型,进行视频知识提取和索引。

      4. 提出关于视频内容的查询,VideoRAG 将通过检索和生成回答问题。

      5. 可以通过修改代码支持多语言视频处理,以适应不同语言的视频内容。

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