VideoRAGの革命的な貢献は、革新的な知識グラフ構築技術にあり、数百時間の連続ビデオストリームを、構造化されクエリ可能な知識資産に変換することができる。このシステムは、neo4jグラフデータベースを知識保存ベースとして採用し、自動エンティティ認識、関係抽出、イベント関連付けなどのコア技術により、ビデオコンテンツの意味レベルの構造化を実現します。
まず、階層的サンプリング戦略によってキーフレームと意味的パッセージを抽出し、次に、マルチモーダル特徴を分析するために変換モデルを適用し、最後に、動画全体の意味的関連ネットワークを構築するためにグラフ・ニューラル・ネットワークを使用する。革新的なhnswlibベクトル索引付け技術により、膨大な動画特徴の効率的な保存と検索が保証される。
従来のビデオタギングシステムと比べ、VideoRAGのナレッジグラフは、個別のキーワードを記録するだけでなく、ビデオコンテンツの概念進化ロジックや深い知識の関連付けを捉えることができる。例えば、教育ビデオを扱う場合、システムは自動的にコースの知識アーキテクチャを特定することができ、ユーザがコアコンセプトとその関連例を素早く見つけることを支援し、知識習得の効率を大幅に向上させる。
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
