随着视频技术的迅速发展,视频已成为信息检索和理解复杂概念的重要工具。视频结合了视觉、时间和上下文数据,提供了超越静态图像和文本的多模态表示。
今天,随着视频分享平台的流行和教育及信息视频数量的激增,利用视频作为知识来源为解决需要详细背景、空间理解和过程演示的问题提供了前所未有的机会。
然而,现有的检索增强生成(RAG)系统往往未能充分利用视频数据的全部潜力。这些系统通常依赖于文本信息,并偶尔使用静态图像来支持查询响应,未能捕捉到视频中包含的视觉动态和多模态线索,这对于复杂任务至关重要。
传统方法要么在检索前预定义相关视频,要么将视频转换成文本格式,从而失去重要的视觉上下文和时间动态性,限制了它们提供准确和有用答案的能力。
为了解决这些问题,来自韩国高级科学技术院(KAIST)和DeepAuto.ai的研究团队提出了一种新的框架——VideoRAG。该框架能够动态检索与查询相关的视频,并将视觉和文本信息整合到生成过程中。VideoRAG利用先进的大型视频语言模型(LVLMs)实现多模态数据的无缝集成,确保检索到的视频与用户的查询上下文一致,并保持了视频内容的时间丰富性。
VideoRAG的工作流程分为两个主要阶段:检索和生成。在检索阶段,框架根据查询的视觉和文本特征识别相似的视频。
在生成阶段,自动语音识别技术被用于生成无字幕视频的补充文本数据,确保从所有视频生成的回答能够有效提供信息。进一步检索的相关视频被输入到生成模块中,该模块整合了如视频帧、字幕和查询文本等多模态数据,并借助LVLMs处理以产生长、丰富、准确且上下文相关的回答。
VideoRAG在WikiHowQA和HowTo100M等数据集上进行了广泛实验,结果显示其回答质量显著优于传统方法。这一新框架不仅增强了检索增强生成系统的功能,还为未来的多模态检索系统设定了新标准。
论文:https://arxiv.org/abs/2501.05874
总结:本文介绍了VideoRAG这一新的框架,它能够动态检索与查询相关的视频,并将视觉和文本信息整合到生成过程中。该框架利用先进的大型视频语言模型实现多模态数据的无缝集成,并在多个数据集上的实验中展示了显著优于传统方法的回答质量。关键点:
- 新框架: VideoRAG动态检索相关视频并整合视觉和文本信息以增强生成效果。
- 实验验证: 在多个数据集上测试显示其回答质量显著优于传统RAG方法。
- 技术创新: 利用大型视频语言模型,VideoRAG开启了多模态数据整合的新篇章。