非常に長いビデオを効率的に処理するソリューション
何百時間ものビデオコンテンツを効率的に処理するために、VideoRAGは次のような実装固有のパスを提供する：
- ハードウェアの最適化ベースコンピューティングユニットとしてNVIDIA RTX 3090 GPUを採用し、CUDAによって並列計算を高速化。
- 階層符号化法レイヤーマルチモーダル文脈符号化アーキテクチャは、ビデオを次のように分割するために使用される。
- 時空間スライシング・プロセス
- 空間次元の特徴抽出
- 意味レベルの相関分析
- ナレッジグラフ構築グラフ駆動型テキスト知識ベースによるビデオの意味的関連付けの動的構築
- 冗長性のない情報圧縮
- セグメント間の意味的関連
- リアルタイム更新メカニズム
- 実践的なアドバイスインストールする際は、特にバージョンに注意してください。
- PyTorchビデオ処理専用ブランチ
- バージョン別DECORDデコード・ライブラリ
- 特別に最適化されたウィスパー音声認識モデル
補足：大きなデータセットの場合、処理タスクを複数のGPUに分割して並列実行し、分散ストレージとしてNeo4jグラフデータベースを使用することを検討する。
この答えは記事から得たものである。VideoRAG：マルチモーダル検索と知識グラフ構築をサポートする超長尺動画理解のためのRAGフレームワークについて
