检索增强化技术在长视频理解中的应用——VideoRAG

VideoRAG指的是什么？

VideoRAG是一种用于处理长视频内容的理解技术，它基于检索增强生成方法（Retrieval-Augmented Generation）。该技术通过从视频中提取与视觉元素相匹配的文字辅助信息来支持大型视频语言模型（LVLMs）的工作，从而优化对复杂视频材料的解析和管理。具体而言，VideoRAG利用开源软件工具包捕捉并分析来自视频素材中的音频内容、文本细节以及物体识别数据，并将这些资料作为补充文字输入到已有的大尺寸视觉-语言处理框架中与帧图像及用户请求一起使用。此方法具有较低的计算资源需求，实施便捷且能够适用于各种LVLM环境。在对长格式视频进行理解的相关基准测试上，VideoRAG显示出其卓越的表现力和性能提升优势。

VideoRAG的核心特性

• 提升搜索驱动的创作过程借助于检索增强生成(RAG)技术，VideoRAG能够从长时间的视频内容里抽取和用户询问紧密关联的文字信息，从而协助模型更准确地理解并形成回应。
• 从多种数据形式中抽取信息利用开源软件例如EasyOCR、Whisper及APE，VideoRAG能够从视频内容中抽取多种形式的辅助文字资料，涵盖光学字符辨识(OCR)、自动化语音转录(ASR)，以及目标侦测(DET)的相关数据。
• 简洁设计与高性能结合VideoRAG 利用单一检索方法运作，具备简洁性和较低的计算需求，使其能够轻松整合到已有的大规模视音频语言模型（LVLMs）中。

VideoRAG的核心技术机制

• 帮助抽取辅助信息利用开放源代码工具从影片中捕获各种形式的文字辅助资料，涵盖图像文字辨识（OCR）、自动语音转录（ASR）及目标侦测（DET）。独立解析影片中的字幕、声音和视觉元素，并创建与视频画面同步的文本概述。
• 搜索组件把抽取出来的辅助性文字资料保存到矢量数据仓库里，并利用搜索方法在该仓库内定位出同用户的提问最为契合的文字部分。这一过程依靠比对用户提问以及视频材料特性生成的矢量与库中已有的文本矢量完成匹配来实现。
• 创建组件把找到的支持性文字、视频画面以及用户的提问共同作为现有大规模视屏语言模型（LVLM）的输入数据。该模型利用上述提供的资料来构建对用户问题的回答，支持性的文字增加了额外的信息背景，有助于提升模型对于视频信息的理解水平，并生成更为精准的相关回复。
• 多模式数据同步借助辅助文本的加入，VideoRAG 实现了视频帧和用户询问间的跨模式同步，从而使系统能更加精准地聚焦于同询问紧密相关的特定帧。

VideoRAG项目的网址

• 官方网站：访问此链接以查看相关页面内容 – https://video-rag.github.io
• GitHub代码库：https://github.com/Leon1207/master-VideoRAG

  注意，上述链接是对原始仓库名称的一种变换表达，并保持了指向同一代码库的意义。实际应用中，请核实具体的路径和文件结构是否适用。

• 关于技术的arXiv论文在学术预印平台ArXiv上发布了一篇论文，其在线地址为：https://arxiv.org/pdf/2411.13093。该链接直接指向了这份未经同行评审的研究文档的PDF版本。

VideoRAG的使用情境

• 视像提问回应体系利用 VideoRAG，可以创建一个视频问答平台，该平台能够辅助用户就长时间的视频材料进行提问，并获取精确的回答。
• 对视频中的信息进行解析和阐释当面对需深入解析与理解的长视频时，VideoRAG 可以协助辨识并诠释其中的重要数据。
• 教育培训于教育行业而言，VideoRAG 能够辅助师生更有效地解析与理解教学录像的内容。另外，老师们亦可通过 VideoRAG 对授课视频进行剖析，从而改进教学质量。
• 媒体和娱乐内容制作于娱乐及传媒领域内，VideoRAG 能够助力用户进行视频素材的制作与修改工作。它具备的功能让制作者能够迅速定位到相关联的影片片断及其资讯内容，从而显著提升了作品产出的速度与效能。
• 公司内部的知识治理通过使用VideoRAG，公司能够有效地管理与搜索诸如内部培训视频和会议纪要之类的长时间视频资料，使员工能迅速找到必要的信息，从而提升工作效能。