香港大学黄超教授实验室推出突破性超长视频理解模型videorag，高效解读数百小时视频内容！只需单张rtx 3090 gpu (24gb)，videorag便能轻松应对超长视频理解的挑战。
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这项研究成果发表在arXiv上，论文标题为《VideoRAG: Retrieval-Augmented Generation with Extreme Long-Context Videos》。代码已开源：https://www.php.cn/link/ed8b48e1c4539c20a31939ea517e043a
VideoRAG的核心在于其创新的多模态知识索引框架。该框架将海量视频数据浓缩成结构化的知识图谱，实现跨视频推理。其多模态检索机制精准匹配文本语义和视觉内容，确保从众多长视频中高效提取相关片段，生成准确、全面的答案。
此外，研究团队还构建了全新的LongerVideos基准数据集，包含160多个视频，涵盖讲座、纪录片和娱乐等类型，为未来研究提供有力支持。
VideoRAG的优势：
高效处理数百小时超长视频将视频内容转化为结构化知识图谱采用多模态检索，精准响应查询提供全新的长视频基准数据集
研究背景及挑战
现有的Retrieval-Augmented Generation (RAG)技术主要应用于文本领域，在视频理解，特别是超长视频理解方面存在局限。超长视频包含丰富的多模态信息（视觉、音频、文本），跨视频语义关联和长时序依赖建模成为巨大挑战。现有方法受限于上下文长度或GPU显存，难以高效处理超长视频；而分片处理策略又会导致上下文信息割裂，影响知识整合。
VideoRAG框架设计
VideoRAG通过多模态知识索引和知识驱动信息检索，高效捕捉、组织和检索视频中的多模态信息，支持无限时长视频输入并生成精准响应。
双通道多模态视频知识索引:
VideoRAG采用双通道架构，高效索引长视频内容，同时保留多模态信息的丰富性：
基于图的文本知识对齐视觉-文本对齐：对视频分段采样，利用视觉语言模型(VLM)生成自然语言描述。音频-文本对齐：利用自动语音识别(ASR)技术转录音频，并与视觉描述融合。跨视频知识图谱：利用大语言模型(LLMs)构建全局知识图谱，支持增量式跨视频语义整合。多模态上下文编码：使用多模态编码器将视觉信息和文本查询映射到同一特征空间，实现高效语义检索。
混合多模态检索范式:
VideoRAG采用创新多模态检索方法，结合语义理解和视觉上下文，精准识别相关视频片段：
文本语义匹配：通过知识图谱中的实体匹配找到相关文本块。视觉内容匹配：将查询重写为描述性语句，与多模态编码器编码的视频片段嵌入进行跨模态检索。LLM过滤机制：利用LLMs评估视频片段相关性，生成关键词，确保生成答案的语义连贯性和与查询的相关性。
内容整合与响应生成:
VideoRAG通过两阶段内容提取，利用LLMs提取关键词，并与采样帧一同作为VLM输入，生成更详细的视觉描述。最终，利用通用大语言模型生成准确的响应。
实验评估与结果
在LongerVideos基准数据集上，VideoRAG在多个维度上超越了现有方法。LongerVideos数据集包含164个视频（总时长超过134小时），涵盖讲座、纪录片和娱乐等类别。
结论
VideoRAG为超长视频理解提供了一种高效且全面的解决方案，其在知识图谱构建、多模态信息检索和长视频处理能力方面取得了显著突破，为未来研究提供了新的方向。
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