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Videorag
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该产品适用于需要处理和理解极长上下文视频的研究人员、开发者以及相关领域的专业人士，例如教育领域的视频内容创作者、影视制作团队以及需要从大量视频中提取知识的企业等。VideoRAG 能够帮助他们高效地从长视频中提取有价值的信息，为视频内容的分
视频编辑AI信息平台#视频理解#检索增强#多模态#长视频处理#知识图谱#人工智能普通产品开源
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简介
VideoRAG 是一种创新的检索增强型生成框架，专门用于理解和处理极长上下文视频。它通过结合图驱动的文本知识锚定和层次化多模态上下文编码，实现了对无限制长度视频的理解。该框架能够动态构建知识图谱，保持多视频上下文的语义连贯性，并通过自适应多模态融合机制优化检索效率。VideoRAG 的主要优点包括高效的极长上下文视频处理能力、结构化的视频知识索引以及多模态检索能力，使其能够为复杂查询提供全面的回答。该框架在长视频理解领域具有重要的技术价值和应用前景。
截图
产品特色
高效的极长上下文视频处理：通过单个 NVIDIA RTX 3090 GPU 处理数百小时的视频内容。
结构化的视频知识索引：将数百小时的视频内容提炼为结构化的知识图谱。
多模态检索：结合文本语义和视觉内容，精准检索相关视频片段。
支持多语言视频处理：通过修改 Whisper 模型，支持多语言视频的处理。
提供长视频基准测试数据集：包含 160 多部视频，总时长超过 134 小时，涵盖讲座、纪录片和娱乐等多种类型。
使用教程
1. 创建 Conda 环境并安装必要的依赖项，包括 PyTorch、transformers 等。
2. 下载 MiniCPM-V、Whisper 和 ImageBind 的预训练模型检查点。
3. 将视频文件路径列表传递给 VideoRAG 模型，进行视频知识提取和索引。
4. 提出关于视频内容的查询，VideoRAG 将通过检索和生成回答问题。
5. 可以通过修改代码支持多语言视频处理，以适应不同语言的视频内容。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
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