Práticas recomendadas para integração de sistemas RAG
A integração do Deeptrain em uma arquitetura RAG existente requer atenção a três pontos-chave de integração:
- camada de ingestão de dadosSe o URL do vídeo for enviado por meio da interface /v1/ingest, é recomendável definir callback_url para receber o resultado do processamento de forma assíncrona.
- camada de banco de dados vetorial: use diretamente os embeddings no formato JSON-LD produzidos pelo Deeptrain (que já contém metadados de registro de data e hora)
- camada de aprimoramento de recuperaçãoImplementar a recuperação multimodal usando o campo video_context, exemplo de consulta SPARQL:
SELECT ?frame WHERE { ?frame deeptrain:contains "keyword"@zh }
Recomendações de otimização de desempenho::
1. a ativação da compactação QVC para vídeos longos reduz o tamanho do índice do vetor em um fator de 4
2. uso de parâmetros de filtro de idioma para evitar a mistura de embeddings em idiomas não relacionados
3. combinação de bancos de dados vetoriais, como o Milvus/Pinecone, que oferecem suporte à pesquisa multimodal
A plataforma fornece o pacote SDK para Python/Node.js, e a integração básica pode ser concluída em 5 linhas de código. O ambiente de teste pode processar 20 horas de conteúdo de vídeo por minuto, atendendo à maioria dos requisitos de nível empresarial.
Essa resposta foi extraída do artigoDeeptrain: conversão de conteúdo de vídeo em informações recuperáveis de modelos grandesO
