A contribuição revolucionária do VideoRAG está em sua tecnologia inovadora de construção de gráficos de conhecimento, que pode transformar centenas de horas de fluxos de vídeo contínuos em ativos de conhecimento estruturados e consultáveis. O sistema adota o banco de dados gráfico neo4j como base de armazenamento de conhecimento e realiza a representação estruturada em nível semântico do conteúdo de vídeo por meio de tecnologias essenciais, como reconhecimento automatizado de entidades, extração de relacionamentos e associação de eventos.
A arquitetura técnica consiste em três aspectos principais de processamento: primeiro, os quadros principais e as passagens semânticas são extraídos por meio de uma estratégia de amostragem hierárquica; em seguida, um modelo de transformador é aplicado para analisar os recursos multimodais; e, por fim, uma rede neural gráfica é usada para construir uma rede de associação semântica entre os vídeos. A inovadora técnica de indexação de vetores hnswlib garante o armazenamento e a recuperação eficientes de recursos de vídeo em massa.
Em comparação com os sistemas tradicionais de marcação de vídeo, o gráfico de conhecimento do VideoRAG não apenas registra palavras-chave discretas, mas também captura a lógica de evolução conceitual e as associações de conhecimento profundo do conteúdo do vídeo. Por exemplo, ao lidar com vídeos educacionais, o sistema pode identificar automaticamente a arquitetura de conhecimento do curso, ajudando os usuários a localizar rapidamente os principais conceitos e seus exemplos relacionados, o que aumenta significativamente a eficiência da aquisição de conhecimento.
Essa resposta foi extraída do artigoVideoRAG: uma estrutura RAG para entender vídeos ultralongos com suporte para recuperação multimodal e construção de gráficos de conhecimentoO
