Video也可以做RAG了？😮
VideoRAG: Retrieval-Augmented Generation with Extreme Long-Context Videos
🧐 该项目实现了 VideoRAG，旨在通过检索增强生成框架来处理和理解极长时序的视频，采用图驱动的文本知识融合与分层多模态上下文编码，从而在大规模视频内容中优化推理和检索效率。
➡️链接：http://t.cn/A63DcEHA
✨重点

● 🖥 高效处理极长时序视频：通过一个单个 RTX 3090 GPU，能够处理上百小时的视频内容。

● 🗂 结构化视频知识索引：基于多模态的知识索引框架，将大量视频信息提炼成紧凑的知识图谱，支持跨视频的语义关系建模。

● 🔍 多模态检索与生成：整合文本语义和视觉内容，提升跨视频情境中的检索效率，能够生成基于视频内容的全面响应。

● 🎥 新建立的 LongerVideos 基准：涵盖讲座、纪录片、娱乐等多个类型，超过160部视频，总时长超过134小时，用于评估模型的长时序视频理解能力。

● 🚀 支持视频提取与查询：提供了完整的代码示例，用户可以上传自己的视频，利用 VideoRAG 提取信息并回答相关查询。

● 🧑‍💻 系统要求与安装：支持通过 Conda 环境安装，结合多个Python库实现视频处理与多模态检索，支持RTX 3090 GPU进行高效运算。

● 🎯 与RAG模型的比较：通过与 NaiveRAG、GraphRAG、LightRAG 等方法的 win-rate 和定量比较，评估 VideoRAG 的优势与不足。

#AI白日梦想家[超话]# #ai创造营# #你好人工智能时代#