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如何解决跨视频语义一致性维护的技术难题？

2025-09-10

1.5 K

跨视频语义一致性保障方案

VideoRAG采用图知识库技术解决语义一致性难题：

动态图谱构建：
- 通过Neo4j建立实体关系网络
- 实时推理补全缺失关联
- 时间维度的事件链建模
分层处理机制：
- 低层：帧级特征提取
- 中层：场景语义解析
- 高层：跨视频主题关联
实施要点：
- 正确配置neo4j连接参数
- 定期执行图谱优化(OPTIMIZE)
- 设置合理的缓存淘汰策略
一致性校验方法：
- 设计语义距离阈值
- 实现冲突检测规则
- 建立人工反馈闭环

扩展建议：可结合LLM进行图谱质量评估，使用RPC调用实现分布式图谱服务，处理超大规模数据。

本答案来源于文章《VideoRAG：理解超长视频的RAG框架，支持多模态检索和知识图谱构建》

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