VideoRAG是一个专为处理和理解超长上下文视频设计的检索增强生成(RAG)框架,由香港大学数据科学系开发。它的核心设计目标是解决海量视频内容的高效分析和语义理解难题。
该系统主要具备三大技术创新:
- 图驱动的知识库架构:通过动态构建知识图谱,保持跨视频的语义一致性
- 分层多模态编码:同时处理文本和视觉内容的多模态特征
- 高效率处理能力:在单个NVIDIA RTX 3090 GPU上可处理数百小时视频
相比于传统视频分析工具,VideoRAG通过将视频内容结构化存储为知识图谱,大幅提升了长视频的检索精度和生成回答的相关性。
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》