VideoRAG: Retrieval-Augmented Generation over Video Corpus

检索增强生成（RAG）是一种强大的策略，通过检索与查询相关的外部知识并将其纳入生成过程，以解决基础模型生成事实错误输出的问题。然而，现有的RAG方法主要集中在文本信息上，尽管最近有一些进展开始考虑图像，但它们大多忽视了视频这一丰富的多模态知识来源，视频能够比其他任何模式更有效地表示事件、过程和上下文细节。虽然一些最近的研究探索了在响应生成过程中整合视频的方法，但它们要么预先定义与查询相关的视频而不根据查询进行检索，要么将视频转换为文本描述而未能充分利用其多模态特性。为了解决这些问题，我们引入了VideoRAG，这是一种新颖的框架，它不仅根据查询的相关性动态检索相关视频，还利用视频的视觉和文本信息进行输出生成。此外，为了实现这一点，我们的方法围绕大型视频语言模型（LVLMs）的最新进展展开，这些模型能够直接处理视频内容以进行检索，并将检索到的视频与查询无缝结合。我们通过实验验证了VideoRAG的有效性，展示了它优于相关基线模型的表现。

论文试图解决现有Retrieval-Augmented Generation (RAG) 方法主要依赖文本信息，而忽视了视频这一丰富多模态知识源的问题。尽管一些研究开始探索图像的使用，但视频作为一种能更有效表示事件、过程和上下文细节的媒介，尚未被充分整合到生成过程中。这是一个新问题，特别是在如何动态检索并利用视频内容方面。

关键思路是引入VideoRAG框架，该框架不仅根据查询动态检索相关视频，还同时利用视频中的视觉和文本信息进行输出生成。与现有方法不同，VideoRAG借助大型视频语言模型（LVLMs）直接处理视频内容，实现其在检索和生成中的无缝集成。这比单纯将视频转换为文本描述或预定义关联视频的方法更加新颖和高效。

论文通过实验验证了VideoRAG的有效性，并展示了其优于相关基线模型的表现。实验设计包括对不同类型查询的响应质量评估，以及对视频内容的理解深度测试。此外，作者使用了公开可用的数据集，并提供了开源代码以促进后续研究。未来值得深入的工作包括改进视频理解算法、扩展到更多类型的内容（如直播流），以及探索跨模态学习的新方法。

近期相关研究包括：1.《Multimodal Retrieval-Augmented Generation for Complex Queries》探讨了多模态信息在复杂查询中的应用；2.《Integrating Visual and Textual Information in Response Generation》讨论了视觉和文本信息的结合；3.《Large Video Language Models for Direct Video Processing》介绍了大型视频语言模型的发展及其在视频处理中的应用。