VideoRAG框架革新：借助视频内容优化查询响应精度

视频作为信息检索工具的重要性日益凸显，其多模态表现超越了静态图像和文本。然而，现有的检索增强生成系统往往忽视了视频数据的全部潜力，主要依赖文本信息，未能捕捉视频中的视觉动态和多模态线索。

为解决此问题，韩国科学技术院（KaIST）和DeepAuto.ai的研究团队提出了VideoRAG框架。该框架能够动态检索与查询相关的视频，并将视觉和文本信息整合到生成过程中，利用先进的大型视频语言模型(LVLMs)实现多模态数据的无缝集成。实验结果显示，VideoRAG在多个数据集上的响应质量明显优于传统方法，为未来的多模态检索系统设定了新标准。