مع النمو الهائل لحجم بيانات الفيديو، أصبحت كيفية استخدام معلومات الفيديو بشكل فعال لاسترجاع المعرفة والإجابة على الأسئلة نقطة ساخنة للبحث. تعتمد أنظمة توليد الاسترجاع المعزز التقليدية (RAG) في الغالب على المعلومات النصية ويصعب استغلال المعلومات الغنية متعددة الوسائط الموجودة في مقاطع الفيديو بشكل كامل. تقدم هذه المقالة إطار عمل جديد يسمى VideoRAG قادر على استرجاع مقاطع الفيديو ذات الصلة بالاستعلام ديناميكيًا ودمج المعلومات المرئية والنصية بشكل فعال لإنشاء إجابات أكثر دقة وغنية بالمعلومات. يستخدم الإطار نماذج لغة الفيديو الكبيرة (LVLMs) لتحقيق التكامل السلس للبيانات متعددة الوسائط ومعالجة مقاطع الفيديو غير المترجمة من خلال تقنية التعرف التلقائي على الكلام، مما يؤدي إلى تحسين كفاءة الاسترجاع والتوليد بشكل كبير.
مع التطور السريع لتكنولوجيا الفيديو، أصبح الفيديو أداة مهمة لاسترجاع المعلومات وفهم المفاهيم المعقدة. يجمع الفيديو بين البيانات المرئية والزمنية والسياقية لتوفير تمثيل متعدد الوسائط يتجاوز الصور الثابتة والنصوص. اليوم، مع انتشار منصات مشاركة الفيديو وانتشار مقاطع الفيديو التعليمية والإعلامية، فإن الاستفادة من الفيديو كمصدر للمعرفة توفر فرصًا غير مسبوقة لحل الاستفسارات التي تتطلب سياقًا تفصيليًا وفهمًا مكانيًا وتوضيحًا للعملية.
ومع ذلك، غالبًا ما تتجاهل أنظمة توليد الاسترجاع المعزز (RAG) الحالية الإمكانات الكاملة لبيانات الفيديو. غالبًا ما تعتمد هذه الأنظمة على المعلومات النصية وأحيانًا تستخدم الصور الثابتة لدعم استجابات الاستعلام، ولكنها تفشل في التقاط الديناميكيات المرئية والإشارات متعددة الوسائط الموجودة في الفيديو، والتي تعد ضرورية للمهام المعقدة. تقوم الأساليب التقليدية إما بتحديد مقاطع الفيديو ذات الصلة بالاستعلام مسبقًا دون استرجاعها أو تحويل مقاطع الفيديو إلى تنسيق نصي، وبالتالي فقدان السياق المرئي المهم والديناميكيات الزمنية، مما يحد من القدرة على تقديم إجابات دقيقة وغنية بالمعلومات.
من أجل حل هذه المشكلات، اقترح فريق البحث من المعهد الكوري المتقدم للعلوم والتكنولوجيا (KaIST) وDeepAuto.ai إطار عمل جديدًا يسمى VideoRAG. إطار العمل قادر على استرجاع مقاطع الفيديو ذات الصلة بالاستعلام ديناميكيًا ودمج المعلومات المرئية والنصية في عملية الإنشاء. يستفيد VideoRAG من نماذج لغة الفيديو المتقدمة واسعة النطاق (LVLMs) لتحقيق التكامل السلس للبيانات متعددة الوسائط، مما يضمن أن مقاطع الفيديو المستردة متوافقة مع سياق استعلامات المستخدم والحفاظ على الثراء الزمني لمحتوى الفيديو.
ينقسم سير عمل VideoRAG إلى مرحلتين رئيسيتين: الاسترجاع والتوليد. خلال مرحلة الاسترجاع، يحدد الإطار مقاطع الفيديو المشابهة لميزاته المرئية والنصية من خلال الاستعلام.
في مرحلة الإنشاء، يتم استخدام تقنية التعرف التلقائي على الكلام لإنشاء بيانات نصية مساعدة لمقاطع الفيديو بدون ترجمة، وبالتالي ضمان أن توليد الاستجابة لجميع مقاطع الفيديو يمكن أن يساهم بشكل فعال في المعلومات. يتم إدخال مقاطع الفيديو المستردة ذات الصلة بشكل إضافي في وحدة الإنشاء، التي تدمج البيانات متعددة الوسائط مثل إطارات الفيديو والعناوين الفرعية ونص الاستعلام، وتعالجها بمساعدة LVLMs لإنشاء استجابات طويلة وغنية ودقيقة ومناسبة للسياق.
تجري VideoRAG تجارب مكثفة على مجموعات البيانات مثل WikiHowQA وHowTo100M، وتظهر النتائج أن جودة استجابتها أفضل بكثير من الطرق التقليدية. لا يعمل هذا الإطار الجديد على تحسين قدرات أنظمة توليد تعزيز الاسترجاع فحسب، بل يضع أيضًا معايير جديدة لأنظمة الاسترجاع متعددة الوسائط المستقبلية.
الورقة: https://arxiv.org/abs/2501.05874
تسليط الضوء على:
**إطار عمل جديد**: يسترد VideoRAG مقاطع الفيديو ذات الصلة ديناميكيًا ويدمج المعلومات المرئية والنصية لتحسين تأثير الإنشاء.
**التحقق التجريبي**: تم اختباره على مجموعات بيانات متعددة، مما أظهر جودة استجابة أفضل بكثير من طريقة RAG التقليدية.
**الابتكار الفني**: باستخدام نماذج لغة الفيديو واسعة النطاق، يفتح VideoRAG فصلاً جديدًا في تكامل البيانات متعدد الوسائط.
بشكل عام، يوفر إطار عمل VideoRAG حلاً جديدًا لمهام تحسين الاسترجاع المستندة إلى الفيديو. توفر اختراقاته في تكامل البيانات متعدد الوسائط واسترجاع المعلومات معلومات مهمة لأنظمة استرجاع المعلومات الأكثر ذكاءً ودقة في المستقبل. ومن المتوقع أن يتم استخدام نتائج البحث على نطاق واسع في التعليم والمجالات الطبية وغيرها.