Esquema de garantia de consistência semântica entre vídeos
O VideoRAG usa a tecnologia de base de conhecimento gráfico para resolver o desafio da consistência semântica:
- Mapeamento dinâmico::
- Rede de relacionamento de entidades por meio do Neo4j
- Raciocínio em tempo real para preencher as associações ausentes
- Modelagem de cadeia de eventos na dimensão temporal
- Mecanismo de processamento em camadas::
- Baixo nível: extração de recursos em nível de quadro
- Nível intermediário: análise semântica do cenário
- Alto nível: associações temáticas entre vídeos
- Pontos de implementação::
- Configurar adequadamente os parâmetros de conexão do neo4j
- Executar a otimização regular do mapa (OPTIMIZE)
- Configuração de uma política sensata de eliminação de cache
- Método de calibração de consistência::
- Projetando limites de distância semântica
- Implementação de regras de detecção de conflitos
- Estabelecimento de um circuito fechado de feedback manual
Proposta ampliada: pode ser combinada com o LLM para avaliação da qualidade do gráfico e usar chamadas RPC para implementar serviços de gráficos distribuídos para lidar com megadados.
Essa resposta foi extraída do artigoVideoRAG: uma estrutura RAG para entender vídeos ultralongos com suporte para recuperação multimodal e construção de gráficos de conhecimentoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como resolver o desafio técnico de manter a consistência semântica entre os vídeos?
