Towards Retrieval Augmented Generation over Large Video Libraries

📄 arXiv: 2406.14938v1 📥 PDF

作者: Yannis Tevissen, Khalil Guetari, Frédéric Petitpont

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-06-21

备注: Accepted in IEEE HSI 2024

💡 一句话要点

提出基于检索增强生成的大型视频库问答系统，助力视频内容高效再利用

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

关键词: 视频库问答 检索增强生成 大型语言模型 视频内容再利用 多媒体检索

📋 核心要点

  1. 现有视频内容再利用工具效率低下，需要复杂的人工或自动化搜索，难以从大型视频库中快速生成新视频。
  2. 论文提出基于检索增强生成（RAG）的视频库问答系统，利用LLM生成查询，检索相关视频片段并生成答案。
  3. 该方法通过整合用户查询和视频元数据，能够生成包含特定时间戳的答案，在多媒体内容检索方面显示出潜力。

📝 摘要（中文）

本文针对视频内容创作者在大型视频库中进行内容再利用时面临的效率问题，提出了视频库问答（VLQA）任务，并设计了一种基于检索增强生成（RAG）的互操作架构。该系统利用大型语言模型（LLM）生成搜索查询，检索由语音和视觉元数据索引的相关视频片段。然后，答案生成模块将用户查询与检索到的元数据整合，生成包含特定视频时间戳的答案。该方法在多媒体内容检索和AI辅助视频内容创作方面展现出潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视频内容创作者在大型视频库中高效检索和再利用视频内容的问题。现有方法通常依赖于手动搜索或简单的自动化脚本，效率低下且难以满足复杂的内容需求。因此，如何快速准确地从海量视频数据中找到所需片段，并将其整合到新的视频创作中，是亟待解决的痛点。

核心思路：论文的核心思路是利用检索增强生成（RAG）框架，结合大型语言模型（LLM）的强大语义理解和生成能力，实现视频库的智能问答。通过LLM理解用户意图并生成搜索查询，然后检索相关的视频片段，最后利用检索到的信息生成答案，从而实现高效的视频内容检索和再利用。

技术框架：该系统的整体架构包含以下几个主要模块：1) 查询生成模块：利用LLM将用户问题转化为搜索查询。2) 视频检索模块：根据生成的查询，从视频库中检索相关的视频片段，视频片段通过语音和视觉元数据进行索引。3) 答案生成模块：将用户查询和检索到的视频片段信息整合，生成包含特定视频时间戳的答案。整个流程实现了从用户问题到视频片段定位的自动化过程。

关键创新：该论文的关键创新在于将RAG框架应用于视频库问答任务，并利用LLM进行查询生成和答案生成。与传统的基于关键词匹配的视频检索方法相比，该方法能够更好地理解用户意图，并检索到语义相关的视频片段。此外，答案生成模块能够生成包含时间戳的答案，方便用户快速定位到视频中的相关内容。

关键设计：论文中涉及的关键设计包括：1) 如何选择合适的LLM进行查询生成和答案生成。2) 如何构建有效的视频索引，包括语音和视觉元数据。3) 如何设计答案生成模块，使其能够准确地提取和整合相关信息，并生成包含时间戳的答案。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能未详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文提出了一个基于RAG的视频库问答系统，并验证了其在多媒体内容检索方面的潜力。虽然论文中没有提供具体的性能数据和对比基线，但该方法为AI辅助视频内容创作提供了一个新的思路，并为未来的研究奠定了基础。具体的性能提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频内容创作、新闻编辑、教育视频制作等领域。通过智能问答系统，用户可以快速检索和定位视频库中的相关内容，提高视频创作效率，降低人工成本。未来，该技术有望进一步发展，实现视频内容的自动剪辑、摘要生成等功能，为视频内容生产带来革命性的变革。

📄 摘要（原文）

Video content creators need efficient tools to repurpose content, a task that often requires complex manual or automated searches. Crafting a new video from large video libraries remains a challenge. In this paper we introduce the task of Video Library Question Answering (VLQA) through an interoperable architecture that applies Retrieval Augmented Generation (RAG) to video libraries. We propose a system that uses large language models (LLMs) to generate search queries, retrieving relevant video moments indexed by speech and visual metadata. An answer generation module then integrates user queries with this metadata to produce responses with specific video timestamps. This approach shows promise in multimedia content retrieval, and AI-assisted video content creation.