VideoRAG
VideoRAG有效地處理長視頻提取結構化知識，從而增強了複雜查詢的多模式搜索和檢索。
中文(繁體)
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VideoRAG是一種創新的檢索增強型生成框架，專門用於理解和處理極長上下文視頻。它通過結合圖驅動的文本知識錨定和層次化多模態上下文編碼，實現了對無限制長度視頻的理解。該框架能夠動態構建知識圖譜，保持多視頻上下文的語義連貫性，並通過自適應多模態融合機制優化檢索效率。 VideoRAG的主要優點包括高效的極長上下文視頻處理能力、結構化的視頻知識索引以及多模態檢索能力，使其能夠為複雜查詢提供全面的回答。該框架在長視頻理解領域具有重要的技術價值和應用前景。
需求人群：
"該產品適用於需要處理和理解極長上下文視頻的研究人員、開發者以及相關領域的專業人士，例如教育領域的視頻內容創作者、影視製作團隊以及需要從大量視頻中提取知識的企業等。 VideoRAG能夠幫助他們高效地從長視頻中提取有價值的信息，為視頻內容的分析、總結和問答提供強大的技術支持。"
使用場景示例：
研究人員可以利用VideoRAG從大量的學術講座視頻中提取關鍵知識點，用於學術研究和教學。
影視製作團隊可以使用VideoRAG快速檢索與特定主題相關的視頻片段，提高視頻剪輯效率。
企業可以利用VideoRAG從內部培訓視頻中提取關鍵信息，用於員工培訓和知識管理。
產品特色：
高效的極長上下文視頻處理：通過單個NVIDIA RTX 3090 GPU 處理數百小時的視頻內容。
結構化的視頻知識索引：將數百小時的視頻內容提煉為結構化的知識圖譜。
多模態檢索：結合文本語義和視覺內容，精準檢索相關視頻片段。
支持多語言視頻處理：通過修改Whisper 模型，支持多語言視頻的處理。
提供長視頻基準測試數據集：包含160 多部視頻，總時長超過134 小時，涵蓋講座、紀錄片和娛樂等多種類型。
使用教程：
1. 創建Conda 環境並安裝必要的依賴項，包括PyTorch、transformers 等。
2. 下載MiniCPM-V、Whisper 和ImageBind 的預訓練模型檢查點。
3. 將視頻文件路徑列表傳遞給VideoRAG模型，進行視頻知識提取和索引。
4. 提出關於視頻內容的查詢， VideoRAG將通過檢索和生成回答問題。
5. 可以通過修改代碼支持多語言視頻處理，以適應不同語言的視頻內容。
