Der vollständige Installationsprozess für VideoRAG besteht aus den folgenden Hauptschritten:
- Vorbereitung der Umwelt::
conda create --name videorag python=3.11conda activate videorag - Installation der KernabhängigkeitMultimedia-Verarbeitungsbibliotheken, einschließlich PyTorch 2.1.2, pytorchvideo, ImageBind, etc.
- Einsatz der Modellkomponente::
- Visuelles Modell MiniCPM-V-2_6-int4 von HuggingFace herunterladen
- Gewinnung des Fast-Distil-Whisper-Large-V3-Spracherkennungsmodells
- Download imagebind_huge.pth multimodaler Merkmalsextraktor
Mit Vorsicht verwenden:
- Es wird empfohlen, die Videodateien nach Themenbereichen zu kategorisieren und zu speichern.
- Die erste Verarbeitung erzeugt automatisch
.checkpointsKataloge enthalten Merkmalsverzeichnisse - Wissensgraphen verwenden standardmäßig Neo4j-Graphdatenbanken zur Speicherung relationaler Daten
Typischer Verarbeitungsablauf: Video-Upload → automatische Segmentierung → multimodale Merkmalsextraktion → Aufbau eines Wissensgraphen → Öffnen der Abfrageoberfläche.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelVideoRAG: Ein RAG-Rahmenwerk für das Verstehen ultralanger Videos mit Unterstützung für multimodales Retrieval und WissensgraphenkonstruktionDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie baut man eine Video-Wissensdatenbank mit VideoRAG auf? Was sind die spezifischen Installationsschritte?
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