VideoRAG: Retrieval-Augmented Generation with Extreme Long-Context Videos

📄 arXiv: 2502.01549v1 📥 PDF

作者: Xubin Ren, Lingrui Xu, Long Xia, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin, Chao Huang

分类: cs.IR, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-02-03

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出VideoRAG，用于处理和理解超长上下文视频的检索增强生成框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频理解 检索增强生成 长视频处理 多模态学习 知识图谱 大型语言模型 视频检索

📋 核心要点

  1. 现有RAG方法主要关注文本，忽略了视频中丰富的多模态知识，限制了LLM在视频理解方面的能力。
  2. VideoRAG通过双通道架构，结合图结构的文本知识和多模态上下文编码，实现对超长视频的理解和生成。
  3. 在LongerVideos基准测试中，VideoRAG显著优于现有RAG方法和长视频理解模型，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

检索增强生成(RAG)在通过外部知识集成增强大型语言模型(LLM)方面表现出了显著的成功，但其应用主要集中在文本内容上，而多模态视频知识的丰富领域在很大程度上未被探索。本文介绍了VideoRAG，这是第一个专门为处理和理解超长上下文视频而设计的检索增强生成框架。我们的核心创新在于其双通道架构，该架构无缝集成了(i)基于图的文本知识 grounding，用于捕获跨视频语义关系，以及(ii)多模态上下文编码，用于有效地保存视觉特征。这种新颖的设计使VideoRAG能够通过构建跨多个视频的精确知识图谱来处理无限长度的视频，同时通过专门的多模态检索范式来维护语义依赖性。通过在我们提出的LongerVideos基准上进行的全面实证评估——该基准包括超过160个视频，总计134+小时的讲座、纪录片和娱乐类别——VideoRAG与现有的RAG替代方案和长视频理解方法相比，表现出了显著的性能。VideoRAG实现的源代码和基准数据集可在https://github.com/HKUDS/VideoRAG公开获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有检索增强生成方法主要集中于文本数据，忽略了视频数据中蕴含的丰富信息。对于超长视频，如何有效地提取和利用视频中的信息，并将其融入到大型语言模型中，是一个挑战。现有方法难以处理超长视频的上下文关系，并且缺乏对视频多模态信息的有效利用。

核心思路：VideoRAG的核心思路是利用双通道架构，分别处理文本知识和多模态信息。通过构建基于图的文本知识图谱，捕捉跨视频的语义关系。同时，利用多模态上下文编码，有效地保存视频的视觉特征。这种双通道的设计使得VideoRAG能够处理超长视频，并充分利用视频中的多模态信息。

技术框架：VideoRAG的整体架构包含以下几个主要模块：1) 视频分割与特征提取：将长视频分割成片段，并提取文本和视觉特征。2) 知识图谱构建：基于视频片段的文本信息，构建知识图谱，用于捕捉跨视频的语义关系。3) 多模态上下文编码：利用多模态编码器，将视频片段的视觉特征和文本特征进行融合，得到多模态上下文表示。4) 检索与生成：根据用户查询，从知识图谱和多模态上下文中检索相关信息，并利用大型语言模型生成答案。

关键创新：VideoRAG的关键创新在于其双通道架构，以及针对超长视频设计的知识图谱构建方法和多模态上下文编码方法。与现有方法相比，VideoRAG能够更好地处理超长视频的上下文关系，并充分利用视频中的多模态信息。

关键设计：知识图谱的构建采用了图神经网络，用于学习节点之间的关系。多模态上下文编码器采用了Transformer结构，用于融合视觉特征和文本特征。检索模块采用了向量相似度搜索算法，用于从知识图谱和多模态上下文中检索相关信息。损失函数包括检索损失和生成损失，用于优化模型的检索和生成能力。具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

VideoRAG在LongerVideos基准测试中取得了显著的性能提升。该基准包含超过160个视频，总计134+小时。实验结果表明，VideoRAG在多个视频理解任务上优于现有的RAG替代方案和长视频理解方法，证明了其在处理超长视频方面的有效性。具体的性能数据未知。

🎯 应用场景

VideoRAG具有广泛的应用前景，例如智能教育、视频内容理解、智能客服等。它可以应用于在线教育平台，帮助学生理解课程视频；可以应用于视频搜索引擎，提高视频检索的准确率；还可以应用于智能客服系统，自动回答用户关于视频内容的问题。未来，VideoRAG有望成为视频理解领域的重要技术。

📄 摘要（原文）

Retrieval-Augmented Generation (RAG) has demonstrated remarkable success in enhancing Large Language Models (LLMs) through external knowledge integration, yet its application has primarily focused on textual content, leaving the rich domain of multi-modal video knowledge predominantly unexplored. This paper introduces VideoRAG, the first retrieval-augmented generation framework specifically designed for processing and understanding extremely long-context videos. Our core innovation lies in its dual-channel architecture that seamlessly integrates (i) graph-based textual knowledge grounding for capturing cross-video semantic relationships, and (ii) multi-modal context encoding for efficiently preserving visual features. This novel design empowers VideoRAG to process unlimited-length videos by constructing precise knowledge graphs that span multiple videos while maintaining semantic dependencies through specialized multi-modal retrieval paradigms. Through comprehensive empirical evaluation on our proposed LongerVideos benchmark-comprising over 160 videos totaling 134+ hours across lecture, documentary, and entertainment categories-VideoRAG demonstrates substantial performance compared to existing RAG alternatives and long video understanding methods. The source code of VideoRAG implementation and the benchmark dataset are openly available at: https://github.com/HKUDS/VideoRAG.