Con el crecimiento explosivo del volumen de datos de video, cómo utilizar eficazmente la información del video para la recuperación de conocimientos y la respuesta a preguntas se ha convertido en un punto de investigación. Los sistemas tradicionales de recuperación de generación aumentada (RAG) se basan principalmente en información de texto y son difíciles de explotar por completo la rica información multimodal contenida en los videos. Este artículo presenta un marco novedoso llamado VideoRAG que es capaz de recuperar dinámicamente videos relevantes para una consulta e integrar de manera efectiva información visual y textual para generar respuestas más precisas e informativas. El marco utiliza modelos de lenguaje de video grandes (LVLM) para lograr una integración perfecta de datos multimodales y procesa videos sin subtítulos a través de tecnología de reconocimiento automático de voz, lo que mejora significativamente la eficiencia de recuperación y generación.
Con el rápido desarrollo de la tecnología del vídeo, el vídeo se ha convertido en una herramienta importante para la recuperación de información y la comprensión de conceptos complejos. El vídeo combina datos visuales, temporales y contextuales para proporcionar una representación multimodal más allá de imágenes y texto estáticos. Hoy en día, con la proliferación de plataformas para compartir videos y la proliferación de videos educativos e informativos, aprovechar el video como fuente de conocimiento brinda oportunidades sin precedentes para resolver consultas que requieren un contexto detallado, comprensión espacial y demostración de procesos.
Sin embargo, los sistemas de generación aumentada de recuperación (RAG) existentes a menudo pasan por alto todo el potencial de los datos de vídeo. Estos sistemas a menudo se basan en información textual y ocasionalmente utilizan imágenes estáticas para respaldar las respuestas a las consultas, pero no logran capturar la dinámica visual y las señales multimodales contenidas en el video, que son fundamentales para tareas complejas. Los enfoques tradicionales predefinen videos relacionados con consultas sin recuperarlos o convierten los videos a formato de texto, perdiendo así contexto visual importante y dinámica temporal, lo que limita la capacidad de proporcionar respuestas precisas e informativas.
Para resolver estos problemas, el equipo de investigación del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea (KaIST) y DeepAuto.ai propusieron un marco novedoso: VideoRAG. El marco es capaz de recuperar dinámicamente videos relevantes para una consulta e integrar información visual y textual en el proceso de generación. VideoRAG aprovecha modelos avanzados de lenguaje de video a gran escala (LVLM) para lograr una integración perfecta de datos multimodales, asegurando que los videos recuperados sean contextualmente consistentes con las consultas de los usuarios y manteniendo la riqueza temporal del contenido de video.
El flujo de trabajo de VideoRAG se divide en dos etapas principales: recuperación y generación. Durante la fase de recuperación, el marco identifica videos similares a sus características visuales y textuales a través de la consulta.
En la etapa de generación, se utiliza tecnología de reconocimiento automático de voz para generar datos de texto auxiliares para videos sin subtítulos, asegurando así que la generación de respuestas para todos los videos pueda aportar información de manera efectiva. Los vídeos recuperados relevantes se introducen en el módulo de generación, que integra datos multimodales, como fotogramas de vídeo, subtítulos y texto de consulta, y los procesa con la ayuda de LVLM para generar respuestas largas, ricas, precisas y contextualmente apropiadas.
VideoRAG lleva a cabo extensos experimentos en conjuntos de datos como WikiHowQA y HowTo100M, y los resultados muestran que la calidad de su respuesta es significativamente mejor que la de los métodos tradicionales. Este nuevo marco no solo mejora las capacidades de los sistemas de generación de mejoras de recuperación, sino que también establece nuevos estándares para futuros sistemas de recuperación multimodal.
Documento: https://arxiv.org/abs/2501.05874
Destacar:
**Nuevo marco**: VideoRAG recupera dinámicamente videos relevantes y fusiona información visual y textual para mejorar el efecto de generación.
**Verificación experimental**: Probado en múltiples conjuntos de datos, mostrando una calidad de respuesta significativamente mejor que el método RAG tradicional.
**Innovación técnica**: utilizando modelos de lenguaje de vídeo a gran escala, VideoRAG abre un nuevo capítulo en la integración de datos multimodal.
En definitiva, el marco VideoRAG proporciona una nueva solución para las tareas de mejora de la recuperación basada en vídeo. Sus avances en la integración de datos multimodal y la recuperación de información proporcionan información importante para futuros sistemas de recuperación de información más inteligentes y precisos. Se espera que los resultados de la investigación se utilicen ampliamente en la educación, la medicina y otros campos.