NVIDIA發布了全新的AI視頻搜索與摘要藍圖，這項技術通過整合生成式AI、視覺語言模型(VLM)和大語言模型(LLM)，實現了對視頻內容的深度理解和自然交互，突破了傳統視頻分析的局限性。該方案基於NVIDIA NIM微服務架構，利用視頻分段處理、密集描述生成和知識圖譜構建等技術，能夠準確理解和分析超長視頻內容，並支持用戶通過簡單的REST API接口進行視頻摘要生成、互動問答以及實時視頻流監控。其核心組件包括流處理器、NeMo Guardrails、基於NVIDIA DeepStream SDK的VLM管道、向量數據庫、Context-Aware RAG模塊和Graph-RAG模塊，共同實現了高效的視頻分析流程。
NVIDIA近日對外發布全新的AI視頻搜索與摘要藍圖（AI Blueprint for Video Search and Summarization），這一技術方案將徹底改變傳統視頻分析的局限性。不同於過去僅能識別預設對象的固定模型，新方案通過結合生成式AI、視覺語言模型(VLM)和大語言模型(LLM)，實現了對視頻內容的深度理解和自然交互。
這套系統建立在NVIDIA NIM微服務架構之上，核心優勢在於其強大的視頻理解能力。通過將視頻分段處理、密集描述生成和知識圖譜構建等技術有機結合，系統可以準確理解和分析超長視頻內容。用戶可以通過簡單的REST API接口，實現視頻摘要生成、互動問答，以及對實時視頻流進行自定義事件監控。
從技術架構來看，該方案包含多個關鍵組件:流處理器負責組件間的交互與同步;NeMo Guardrails確保用戶輸入的合規性;基於NVIDIA DeepStream SDK的VLM管道負責視頻解碼和特徵提取;向量數據庫存儲中間結果;Context-Aware RAG模塊整合生成統一摘要;Graph-RAG模塊通過圖數據庫捕獲視頻中的複雜關係。
在實際應用中，系統首先將視頻切分成較小片段，通過VLM生成密集描述，再利用LLM匯總分析結果。對於直播流，系統能夠持續處理視頻片段並實時生成摘要。同時，通過構建知識圖譜，系統可以準確捕捉視頻中的複雜信息，支持更深層次的問答互動。
這一技術突破將為工廠、倉庫、零售店、機場和交通樞紐等場景帶來革命性變革。運營團隊可以通過自然語言交互獲取更豐富的視頻分析洞察，從而做出更明智的決策。
目前，NVIDIA已開放該技術方案的早期訪問申請。開發者可以通過NVIDIA提供的API目錄選擇合適的模型，既可以使用NVIDIA託管的服務，也可以選擇本地部署方案。這一靈活的部署選項將幫助企業根據實際需求打造定制化的視頻分析解決方案。
隨著AI技術的不斷進步，我們正在見證視頻分析領域翻天覆地的變化。 NVIDIA這一最新技術方案的推出，無疑將加速智能視頻分析在各行各業的落地應用。
詳情：https://developer.nvidia.com/blog/build-a-video-search-and-summarization-agent-with-nvidia-ai-blueprint
總而言之，NVIDIA的AI視頻搜索與摘要藍圖提供了一個強大且靈活的視頻分析解決方案，為各行各業帶來了更智能、更有效的視頻數據處理能力，加速了AI技術在實際應用中的落地。 該方案的開放訪問也為開發者提供了更多可能性，期待未來看到更多基於此技術的創新應用。