VideoRAGの完全なインストールプロセスは、以下の主要なステップで構成されています：
- 環境準備::
conda create --name videorag python=3.11conda activate videorag - コアの依存関係のインストール: PyTorch 2.1.2、pytorchvideo、ImageBindなどのマルチメディア処理ライブラリ。
- モデル・コンポーネントの展開::
- HuggingFaceからMiniCPM-V-2_6-int4ビジュアルモデルをダウンロードする
- fast-distil-whisper-large-v3音声認識モデルの獲得
- マルチモーダル特徴抽出器 imagebind_huge.pth のダウンロード
注意して使用すること：
- ビデオファイルは、主題ごとに分類して保存することが推奨されます。
- 最初の処理は、自動的に
.checkpointsカタログは特集インデックスを保持 - ナレッジグラフは、デフォルトでNeo4jグラフデータベースを使用し、リレーショナルデータを格納します。
典型的な処理の流れ：ビデオアップロード→自動セグメンテーション→マルチモーダル特徴抽出→ナレッジグラフ構築→クエリインターフェースオープン。
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
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " VideoRAGを使ってビデオ知識ベースを構築するには？具体的なインストール手順は？
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