Знакомьтесь с VideoRAG: система, использующая видео для улучшения ответов на запросы.

 Meet VideoRAG: A Retrieval-Augmented Generation (RAG) Framework Leveraging Video Content for Enhanced Query Responses

“`html

Встречайте VideoRAG: Рамка для генерации ответов с использованием видео

Технологии на основе видео стали важными инструментами для поиска информации и понимания сложных концепций. Видео объединяют визуальные, временные и контекстуальные данные, предоставляя многомодальное представление, которое превосходит статические изображения и текст.

Проблемы традиционных систем

Системы генерации ответов, которые используют видео, часто не используют весь потенциал видео данных. Они полагаются на текстовую информацию и иногда включают статические изображения, но не учитывают динамику видео и многомодальные подсказки, необходимые для сложных задач.

Решение VideoRAG

Команды исследователей из KaiST и DeepAuto.ai предложили новую рамку под названием VideoRAG. Она динамически извлекает видео, относящиеся к запросу, и интегрирует визуальную и текстовую информацию в процесс генерации. Это позволяет создавать более точные и информативные ответы.

Как работает VideoRAG

Методология включает два основных этапа: извлечение и генерация. VideoRAG использует автоматическое распознавание речи для создания вспомогательных текстовых данных для видео, которые не имеют субтитров. Это обеспечивает значимый вклад каждого видео в генерацию ответа.

Преимущества VideoRAG

VideoRAG продемонстрировала улучшение качества ответов по различным метрикам, таким как ROUGE-L и BLEU-4. Это подчеркивает важность многомодальной интеграции для повышения точности ответов.

Заключение

VideoRAG представляет собой значительный шаг вперед в системах генерации ответов, так как использует видео для улучшения качества ответов. Эта модель сочетает современные методы извлечения с мощью больших языковых моделей для создания контекстуально богатых и точных ответов.

Как использовать ИИ в вашей компании

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, рассмотрите следующие шаги:

  • Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
  • Подберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
  • Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов и анализируя результаты.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм. Следите за новостями о ИИ в нашем канале.

Попробуйте AI Sales Bot — этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab — будущее уже здесь!

“`

Полезные ссылки: