VideoRAG：专门用于理解和处理极长上下文视频

VideoRAG简介

VideoRAG是一个创新的检索增强型生成（RAG）框架，专门用于理解和处理极长上下文视频。它通过双通道架构整合了基于图的文本知识锚定和多模态上下文编码，能够将视频内容转换为结构化的文本知识，并构建跨越多个视频的精确知识图谱。同时，VideoRAG利用多模态编码器保留视觉细节，实现高效的语义检索。通过结合文本语义匹配和视觉内容嵌入匹配，VideoRAG能够快速检索出与用户查询最相关的视频片段，并利用大型语言模型生成准确、全面的回答。在LongerVideos基准数据集上的评估显示，VideoRAG在长视频理解任务中优于现有的RAG方法和大型视觉模型，展现了其在视频知识检索和生成任务中的巨大潜力。

VideoRAG主要功能

1. 长视频理解：VideoRAG能够处理和理解极长上下文的视频内容，适用于讲座、纪录片和娱乐等多种视频类型。
2. 多模态检索：通过结合文本和视觉内容的检索，VideoRAG能够从视频中提取出与用户查询最相关的信息。
3. 知识图谱构建：VideoRAG能够将视频内容转换为结构化的文本知识，并构建跨越多个视频的知识图谱，保持语义关系。
4. 生成准确回答：利用大型语言模型，VideoRAG能够生成准确、全面的回答，提升用户查询的响应质量。

VideoRAG技术原理

1. 基于图的文本知识锚定：
   • 视觉-文本锚定：使用视觉语言模型（VLMs）将视频片段转换为文本描述，捕捉场景动态和上下文信息。
   • 音频-文本锚定：利用自动语音识别（ASR）技术提取视频中的语音内容，并将其转换为文本。
   • 实体关系映射：通过大型语言模型（LLMs）识别文本中的关键实体和关系，构建知识图谱。
2. 多模态上下文编码：
   • 视觉内容编码：使用多模态编码器将视频内容转换为优化检索的嵌入向量，保留视觉细节。
   • 文本内容编码：将文本查询和视频文本描述映射到共享特征空间，实现高效的语义检索。
3. 多模态检索范式：
   • 文本语义匹配：通过查询重构、实体匹配和文本块选择，从知识图谱中检索相关文本信息。
   • 视觉内容匹配：利用多模态编码器进行视觉内容检索，通过计算查询嵌入和视频片段嵌入之间的相似度，找到最相关的视频片段。
   • LLMs过滤：使用大型语言模型对检索到的视频片段进行过滤，确保结果的相关性和准确性。
4. 查询感知内容整合与生成：
   • 关键词提取：从查询中提取关键词，并与视频片段的视觉描述结合，生成详细的视觉描述。
   • 文本检索整合：结合文本检索结果和视频描述，生成综合的回答内容。
   • 回答生成：利用大型语言模型（如GPT-4），根据查询和检索内容生成最终的回答。

VideoRAG应用场景

1. 在线教育：帮助学生快速定位课程视频中的重点内容，例如在多节编程课程中找到关于特定算法的讲解部分。
2. 学术研究：研究人员可以快速检索学术讲座视频，找到与自己研究方向相关的部分，如在人工智能系列讲座中找到深度学习的最新进展。
3. 媒体内容分析：媒体公司可以利用VideoRAG快速提取新闻报道或纪录片中的关键信息，用于内容总结或二次创作。
4. 视频知识库构建：企业可以将内部培训视频、产品介绍视频等构建为知识库，员工可以通过自然语言查询快速找到所需信息。
5. 娱乐内容推荐：在长视频娱乐内容中，用户可以通过简单描述找到感兴趣的片段，例如在多部纪录片中找到关于特定动物的介绍。
6. 智能客服：结合视频客服教程，快速为用户提供解决问题的视频片段，提升用户体验和客服效率。

VideoRAG项目入口

• GitHub代码库：https://github.com/HKUDS/VideoRAG
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/pdf/2502.01549