VideoRAG – 用于長視頻理解的檢索增強生成技術

VideoRAG是一項專為長視頻理解而設計的檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation）技術，旨在提升大型視頻語言模型（LVLMs）對長視頻內容的解析和處理能力。通過從視頻中提取視覺對齊的輔助文本，VideoRAG能夠顯著改善模型的響應質量。

VideoRAG是什么

VideoRAG是一種創新的檢索增強生成（RAG）技術，專注于長視頻理解。它通過提取視頻中的視覺對齊輔助文本，幫助大型視頻語言模型（LVLMs）更有效地分析和處理長視頻內容。具體而言，VideoRAG利用開源工具從視頻中提取音頻、文字及對象檢測等信息，并將這些數據與視頻幀和用戶查詢相結合，輸入到現有的LVLM中。這種方法具有較低的計算開銷，便于實現，并且能夠與任何LVLM無縫兼容。在多個長視頻理解的基準測試中，VideoRAG展現出顯著的性能提升。

VideoRAG的主要功能

• 檢索增強生成：VideoRAG通過檢索與用戶查詢相關的輔助文本，提升模型的理解與生成能力。
• 多模態信息提取：依托開源工具（如EasyOCR、Whisper和APE），VideoRAG從視頻中提取多種輔助文本類型，包括光學字符識別（OCR）、自動語音識別（ASR）和對象檢測（DET）信息。
• 輕量級與高效性：VideoRAG采用單次檢索的方式，具備輕量和低計算開銷的特點，易于與現有大型視頻語言模型（LVLMs）進行集成。

VideoRAG的技術原理

• 輔助文本提取：通過開源工具從視頻中提取多種輔助文本信息，包括OCR、ASR和DET等，生成與視頻幀對齊的文本描述。
• 檢索模塊：將提取的輔助文本存儲于向量數據庫中，利用檢索技術找到與用戶查詢最相關的文本片段。這是通過將用戶查詢和視頻內容的特征向量與數據庫中的文本向量進行匹配來實現的。
• 生成模塊：將檢索到的輔助文本與視頻幀和用戶查詢共同輸入到已有的LVLM中，模型基于這些信息生成對用戶查詢的響應，輔助文本提供了額外的上下文信息，從而提升模型對視頻內容的理解和生成能力。
• 跨模態對齊：通過引入輔助文本，VideoRAG促進了視頻幀與用戶查詢之間的跨模態對齊，使模型能夠更精準地關注與查詢相關的關鍵幀。

VideoRAG的項目地址

• 項目官網：https://video-rag.github.io
• Github倉庫：https://github.com/Leon1207/Video-RAG-master
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2411.13093

VideoRAG的應用場景

• 視頻問答系統：VideoRAG可用于構建視頻問答系統，使用戶能夠針對長視頻內容提問并獲得準確的回答。
• 視頻內容分析與理解：在需要深入分析與理解長視頻內容的場合，VideoRAG能夠輔助識別和解釋視頻中的關鍵信息。
• 教育與培訓：在教育領域，VideoRAG可以幫助學生和教師更好地理解和分析教學視頻內容，教師也能利用VideoRAG分析教學視頻以優化教學內容。
• 娛樂與媒體內容創作：在娛樂和媒體行業，VideoRAG能夠加速視頻內容的創作與編輯，幫助創作者迅速找到與主題相關的片段與信息，從而提高創作效率。
• 企業內部知識管理：企業可利用VideoRAG對內部培訓視頻和會議記錄等長視頻內容進行有效管理與檢索，方便員工快速獲取所需信息，提升工作效率。

常見問題

• VideoRAG的兼容性如何？ VideoRAG設計為與任何大型視頻語言模型（LVLMs）兼容，便于集成使用。
• 使用VideoRAG需要什么樣的技術基礎？ 用戶只需具備基本的編程知識和對開源工具的了解，即可上手VideoRAG的使用。
• VideoRAG能否處理實時視頻？ 當前版本主要針對長視頻內容，實時視頻處理的功能正在研發中。