使用场景

研究人员可以利用 VideoRAG 从大量的学术讲座视频中提取关键知识点，用于学术研究和教学。

影视制作团队可以使用 VideoRAG 快速检索与特定主题相关的视频片段，提高视频剪辑效率。

企业可以利用 VideoRAG 从内部培训视频中提取关键信息，用于员工培训和知识管理。

产品特色

高效的极长上下文视频处理：通过单个 NVIDIA RTX 3090 GPU 处理数百小时的视频内容。

结构化的视频知识索引：将数百小时的视频内容提炼为结构化的知识图谱。

多模态检索：结合文本语义和视觉内容，精准检索相关视频片段。

支持多语言视频处理：通过修改 Whisper 模型，支持多语言视频的处理。

提供长视频基准测试数据集：包含 160 多部视频，总时长超过 134 小时，涵盖讲座、纪录片和娱乐等多种类型。

使用教程

1. 创建 Conda 环境并安装必要的依赖项，包括 PyTorch、transformers 等。

2. 下载 MiniCPM-V、Whisper 和 ImageBind 的预训练模型检查点。

3. 将视频文件路径列表传递给 VideoRAG 模型，进行视频知识提取和索引。

4. 提出关于视频内容的查询，VideoRAG 将通过检索和生成回答问题。

5. 可以通过修改代码支持多语言视频处理，以适应不同语言的视频内容。