Bewährte Praktiken für die Integration von RAG-Systemen
Die Integration von Deeptrain in eine bestehende RAG-Architektur erfordert die Beachtung von drei wichtigen Integrationspunkten:
- Dateneingabeebene: Wenn Sie die Video-URL über die Schnittstelle /v1/ingest übermitteln, wird empfohlen, callback_url zu setzen, um das Verarbeitungsergebnis asynchron zu erhalten.
- Vektor-Datenbankschichtdirekt die von Deeptrain ausgegebenen Einbettungen im JSON-LD-Format verwenden (die bereits Zeitstempel-Metadaten enthalten)
- Retrieval Enhancement LayerMultimodale Abfrage unter Verwendung des video_context-Feldes implementieren, Beispiel einer SPARQL-Abfrage:
SELECT ?frame WHERE { ?frame deeptrain:contains "keyword"@zh }
Empfehlungen zur Leistungsoptimierung::
1. die Aktivierung der QVC-Komprimierung für lange Videos reduziert die Größe des Vektorindex um den Faktor 4
2. die Verwendung von Sprachfilterparametern, um die Vermischung von Einbettungen in nicht verwandten Sprachen zu vermeiden
3. die Kombination von Vektordatenbanken wie Milvus/Pinecone, die eine multimodale Suche unterstützen
Die Plattform bietet ein SDK-Paket für Python/Node.js, und die grundlegende Integration kann in 5 Codezeilen abgeschlossen werden. Die Testumgebung kann 20 Stunden an Videoinhalten pro Minute verarbeiten und erfüllt damit die meisten Anforderungen von Unternehmen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeeptrain: Konvertierung von Videoinhalten in große, modellbasierte abrufbare InformationenDie
