Das multimodale Abfragesystem von VideoRAG stellt einen bahnbrechenden technologischen Durchbruch im Bereich des Videoverständnisses dar. Das System integriert auf innovative Weise die dualen Fähigkeiten der semantischen Analyse von Texten und des Verstehens visueller Inhalte und erreicht eine crossmodale Merkmalsassoziation durch fortschrittliche Modelle wie ImageBind, was die Präzision und die Wiederauffindbarkeit von Videoinhalten erheblich verbessert.
Die technische Umsetzung des Systems ist in drei Schlüsselebenen unterteilt: In der Eingabephase werden die visuellen Merkmale des Videobildes und die von der ASR ausgegebenen Textinformationen synchron verarbeitet; in der Indizierungsphase wird eine mehrstufige semantische Assoziationszuordnung erstellt; und in der Abrufphase wird eine hybride Ähnlichkeitsberechnungsmethode verwendet, um die Vollständigkeit der Abfrageergebnisse zu gewährleisten. Dank dieses Konzepts ist VideoRAG in der Lage, nicht nur stichwortbezogene Szenen zu identifizieren, sondern auch die tiefere Semantik des Videoinhalts zu verstehen, z. B. emotionale Ausdrücke und konzeptionelle Assoziationen.
Besonders erwähnenswert ist, dass das Framework ASR-Modelle wie fast-distil-whisper unterstützt und mit visuellen Sprachmodellen wie MiniCPM-V kombiniert. Dabei zeigt es eine deutlich bessere Leistung als unimodale Systeme, wenn es um professionelle Vortragsinhalte und komplexe narrative Szenen geht.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelVideoRAG: Ein RAG-Rahmenwerk für das Verstehen ultralanger Videos mit Unterstützung für multimodales Retrieval und WissensgraphenkonstruktionDie
