RAGシステム統合のベストプラクティス
Deeptrainを既存のRAGアーキテクチャに統合するには、3つの重要な統合ポイントに注意を払う必要があります：
- データ取り込み層: /v1/ingest インターフェースで動画 URL を送信する場合、処理結果を非同期で受け取るために callback_url を設定することを推奨します。
- ベクトルデータベース層Deeptrainが出力するJSON-LD形式のエンベッディングを直接利用する。
- 検索強化レイヤvideo_context フィールドを使用したマルチモーダル検索の実装、SPARQL クエリ例：
SELECT ?frame WHERE { ?frame deeptrain:contains "keyword"@zh }
パフォーマンス最適化の提案::
1.長い動画でQVC圧縮を有効にすると、ベクトルインデックスのサイズが4分の1になる
2.関係ない言語の埋め込みが混ざらないようにするための言語フィルターパラメータの使用
3.マルチモーダル検索をサポートするMilvus/Pineconeのようなベクトルデータベースの組み合わせ
このプラットフォームは、Python/Node.js用のSDKパッケージングを提供し、基本的な統合は5行のコードで完了できる。テスト環境は1分間に20時間のビデオコンテンツを扱うことができ、ほとんどの企業レベルの要件を満たしています。
この答えは記事から得たものである。Deeptrain：ビデオコンテンツを大きなモデルで検索可能な情報に変換するについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " DeeptrainをAPI経由で既存のRAGシステムに統合する方法は？
