全新 VideoRAG 框架：通过深度挖掘视频内容，显著提升查询响应准确率

视频理解是人工智能领域的一个重要研究方向，旨在让计算机能够像人类一样理解和分析视频内容。视频理解涵盖了多种任务，如动作识别、场景理解和事件检测等，为各种应用提供了可能性。视频理解依赖于视觉、时间和语义信息的综合处理，以实现对视频内容的全面把握。

近来，检索增强生成（RAG）技术被广泛应用于提升视频处理任务的性能。该技术通过整合外部知识库，使模型能够更好地理解视频内容中的上下文和关联信息，从而提高视频理解的准确性和可靠性。具体而言，RAG技术能够增强视频理解模型对复杂场景和细微差别的捕捉能力，并将其应用于实际场景。

近日，韩国科学技术院(KaIST)和 DeepAuto.ai 团队联合推出了一项引人注目的研究成果——VideoRAG。该研究旨在通过结合视频理解和检索增强生成技术，实现更高效、准确的视频内容理解。VideoRAG 旨在充分利用视频信息，并将外部知识融入到视频理解的过程中。VideoRAG 能够将大型视觉语言模型（LVLMs）与视频内容相结合，为视频理解带来了新的突破，并提升了模型对视频内容的时间维度的理解能力。

VideoRAG 的核心优势在于其结构：检索与生成。在检索阶段，该模型能够从海量的视频数据中快速找到与给定查询相关的视频片段。

在生成阶段，VideoRAG 利用检索到的视频片段，结合大型语言模型，生成对视频内容的详细描述或回答相关问题。这种方法可以有效地利用外部知识，弥补模型在理解视频内容方面的不足，从而显著提升视频理解的性能。通过综合视频信息，可以增强视频理解模型的推理、知识获取和上下文理解能力。

VideoRAG 在 WikiHowQA 和 HowTo100M 等多个视频理解基准测试中取得了优异的成绩，充分验证了该方法的有效性。这些实验结果表明，将检索增强生成技术应用于视频理解任务，可以显著提升模型的性能和泛化能力。同时，这些成果也为未来的研究提供了有价值的参考。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2501.05874

核心要点:  

✨ 主要亮点 :VideoRAG 通过检索与生成相结合的方式来提升视频理解能力，允许模型检索相关信息并生成详细答案。  

🔍 性能提升 :通过在多个视频基准测试中验证，RAG 方法显著提高了视频内容理解的准确性和效率。  

💡 技术创新 :通过结合大型视觉语言模型，VideoRAG 实现了对视频内容更深层次的理解。