Multimodales Suchoptimierungsschema
VideoRAG erreicht die Effizienz des Abrufs durch die folgenden technologischen Innovationen:
- Entwurf einer Zweikanalarchitektur::
- Textkanal: Transformer-basiertes semantisches Verständnis
- Visuelle Kanäle: Modalübergreifende Merkmalsextraktion mit ImageBind
- Hybride Indizierungsstrategie::
- HNSW-Algorithmus zur Verarbeitung hochdimensionaler Vektoren
- nano-vectordb implementiert leichtgewichtige Speicherung
- xxhash schneller Abgleich von Fingerabdrücken
- Praktische Konfigurationspunkte::
- Stellen Sie sicher, dass Sie beim Laden von Kontrollpunkten das Modell imagebind_huge verwenden
- Für das Schnellflüstermodell ist die Version large-v3 erforderlich.
- Ausgleich der Präzisionsgeschwindigkeit durch entsprechende Anpassung des ef_search-Parameters der hnswlib
- Tipps zur Optimierung von Abfragen::
- Kombinierte Zeitstempel- und visuelle Keyframe-Filterung
- Semantische Erweiterung durch Wissensgraphen
- Gewichte für die multimodale Merkmalsfusion festlegen
Fortgeschrittene Lösung: Sie können versuchen, das visuelle Sprachmodell von MiniCPM-V in den bestehenden Prozess zu integrieren, um das Verständnis der grafischen Zusammenhänge weiter zu verbessern.
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 kann die Effizienz des multimodalen Abrufs von Videoinhalten optimiert werden?
