Esquema de otimização de pesquisa multimodal
O VideoRAG alcança a eficiência de recuperação por meio das seguintes inovações tecnológicas:
- Projeto de arquitetura de canal duplo::
- Canal de texto: compreensão semântica baseada em transformador
- Canais visuais: extração de recursos multimodais usando o ImageBind
- Estratégia de indexação híbrida::
- Algoritmo HNSW para lidar com vetores de alta dimensão
- O nano-vectordb implementa um armazenamento leve
- Correspondência rápida de impressões digitais xxhash
- Pontos de configuração práticos::
- Certifique-se de usar o modelo imagebind_huge ao carregar pontos de controle
- O modelo fast-whisper requer a versão large-v3.
- Equilibre a velocidade de precisão ajustando adequadamente o parâmetro ef_search do hnswlib
- Dicas de otimização de consultas::
- Filtragem combinada de registro de data e hora e de quadro-chave visual
- Extensão semântica usando gráficos de conhecimento
- Definição de pesos de fusão de recursos multimodais
Solução avançada: Você pode tentar integrar o modelo de linguagem visual do MiniCPM-V ao processo existente para melhorar ainda mais a compreensão da correlação gráfica.
Essa resposta foi extraída do artigoVideoRAG: uma estrutura RAG para entender vídeos ultralongos com suporte para recuperação multimodal e construção de gráficos de conhecimentoO
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