开发者如何通过API将Deeptrain集成到现有RAG系统中？

2025-09-10

1.5 K

RAG系统集成的最佳实践

集成Deeptrain到现有RAG架构需要关注三个关键集成点：

数据摄入层：通过/v1/ingest接口提交视频URL，建议设置callback_url异步接收处理结果
向量数据库层：直接使用Deeptrain输出的JSON-LD格式embeddings（已包含时间戳元数据）
检索增强层：利用video_context字段实现多模态检索，示例SPARQL查询：
SELECT ?frame WHERE { ?frame deeptrain:contains "keyword"@zh }

パフォーマンス最適化の提案::
1. 对长视频启用QVC压缩可使向量索引体积减少4倍
2. 使用语言过滤器参数避免不相关语种的embeddings混合
3. 结合Milvus/Pinecone等支持多模态检索的向量数据库

平台提供Python/Node.js的SDK封装，5行代码即可完成基础集成。测试环境下每分钟可处理20小时视频内容，满足大多数企业级需求。