Las tecnologías basadas en vídeo se han convertido en herramientas esenciales para la recuperación de información y la comprensión de conceptos complejos. Los vídeos combinan datos visuales, temporales y contextuales, proporcionando una representación multimodal que supera las imágenes estáticas y el texto. Con la creciente popularidad de las plataformas para compartir videos y el vasto repositorio de videos educativos e informativos disponibles en línea, aprovechar los videos como fuentes de conocimiento ofrece oportunidades sin precedentes para responder consultas que requieren un contexto detallado, comprensión espacial y demostración de procesos.
Los sistemas de recuperación de generación aumentada, que combinan recuperación y generación de respuesta, a menudo descuidan todo el potencial de los datos de vídeo. Estos sistemas generalmente se basan en información textual u ocasionalmente incluyen imágenes estáticas para respaldar las respuestas a las consultas. Sin embargo, no logran capturar la riqueza de los videos, que incluyen dinámicas visuales y señales multimodales esenciales para tareas complejas. Los métodos convencionales predefinen videos relevantes para la consulta sin recuperarlos o convierten videos a formatos textuales, perdiendo información crítica como el contexto visual y la dinámica temporal. Esta insuficiencia dificulta proporcionar respuestas precisas e informativas para consultas multimodales del mundo real.
Las metodologías actuales han explorado la recuperación basada en textos o imágenes, pero no han utilizado completamente los datos de video. En tradicional TRAPO En estos sistemas, el contenido de vídeo se representa como subtítulos, centrándose únicamente en aspectos textuales o reduciéndose a fotogramas preseleccionados para un análisis específico. Ambos enfoques limitan la riqueza multimodal de los vídeos. Además, la ausencia de técnicas para recuperar e incorporar dinámicamente vídeos relevantes para la consulta restringe aún más la eficacia de estos sistemas. La falta de una integración integral de video deja una oportunidad sin explotar para mejorar el paradigma de generación de recuperación aumentada.
Equipos de investigación de KaiST y DeepAuto.ai propusieron un marco novedoso llamado VideoRAG para abordar los desafíos asociados con el uso de datos de video en sistemas de generación aumentada de recuperación. VideoRAG recupera dinámicamente videos relevantes para consultas de un gran corpus e incorpora información visual y textual en el proceso de generación. Aprovecha las capacidades de los modelos de lenguaje de vídeo grandes (LVLM) avanzados para una integración perfecta de datos multimodales. El enfoque representa una mejora significativa con respecto a los métodos anteriores al garantizar que los videos recuperados estén alineados contextualmente con las consultas de los usuarios y mantener la riqueza temporal del contenido del video.
La metodología propuesta involucra dos etapas principales: recuperación y generación. Luego identifica los vídeos por sus aspectos visuales y textuales similares relacionados con la consulta durante la recuperación. VideoRAG aplica el reconocimiento automático de voz para generar datos textuales auxiliares para un video que no está disponible con subtítulos. Esta etapa garantiza que la generación de respuestas de todos los videos obtenga contribuciones significativas de cada video. Los vídeos recuperados relevantes se introducen en el módulo de generación del marco, donde se integran datos multimodales como marcos, subtítulos y texto de consulta. Estas entradas se procesan de manera integral en los LVLM, lo que les permite producir respuestas largas, ricas, precisas y contextualmente adecuadas. El enfoque de VideoRAG en combinaciones de elementos visuales y textuales hace posible representar complejidades en procesos e interacciones complejos que no se pueden describir utilizando modalidades estáticas.
Se experimentó ampliamente con VideoRAG en conjuntos de datos como WikiHowQA y HowTo100M. Estos conjuntos de datos abarcan un amplio espectro de consultas y contenido de video. En particular, el enfoque reveló una mejor calidad de respuesta, según varias métricas, como ROUGE-L, BLEU-4 y BERTScore. Así, con respecto al método VideoRAG, la puntuación fue de 0,254 según ROUGE-L, mientras que para los métodos basados en texto, RAG informó 0,228 como puntuación máxima. También se demostró lo mismo con el BLEU-4, la superposición de n-gramas: para VideoRAG; esto es 0,054; para el basado en texto, fue solo 0,044. La variante del marco, que utilizaba fotogramas de vídeo y transcripciones, mejoró aún más el rendimiento y logró una puntuación BERTScore de 0,881, en comparación con 0,870 de los métodos de referencia. Estos resultados resaltan la importancia de la integración multimodal para mejorar la precisión de la respuesta y subrayan el potencial transformador de VideoRAG.
Los autores demostraron que la capacidad de VideoRAG para combinar elementos visuales y textuales de forma dinámica conduce a respuestas contextualmente más ricas y precisas. En comparación con los sistemas RAG tradicionales que se basan únicamente en datos textuales o de imágenes estáticas, VideoRAG sobresale en escenarios que requieren una comprensión espacial y temporal detallada. Incluir la generación de texto auxiliar para videos sin subtítulos garantiza aún más un rendimiento consistente en diversos conjuntos de datos. Al permitir la recuperación y generación basada en un corpus de vídeo, el marco aborda las limitaciones de los métodos existentes y establece un punto de referencia para futuros sistemas multimodales de recuperación aumentada.
En pocas palabras, VideoRAG representa un gran paso adelante en los sistemas de generación aumentada de recuperación porque aprovecha el contenido de vídeo para mejorar la calidad de la respuesta. Este modelo combina técnicas de recuperación de última generación con el poder de los LVLM para ofrecer respuestas precisas y ricas en contexto. Metodológicamente, aborda con éxito las deficiencias de los sistemas actuales, proporcionando así un marco sólido para incorporar datos de vídeo en los canales de generación de conocimiento. Con su rendimiento superior en varias métricas y conjuntos de datos, VideoRAG se establece como un enfoque novedoso para incluir vídeos en sistemas de generación de recuperación aumentada.
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Nikhil es consultor interno en Marktechpost. Está cursando una doble titulación integrada en Materiales en el Instituto Indio de Tecnología de Kharagpur. Nikhil es un entusiasta de la IA/ML que siempre está investigando aplicaciones en campos como los biomateriales y la ciencia biomédica. Con una sólida formación en ciencia de materiales, está explorando nuevos avances y creando oportunidades para contribuir.