Mengembangkan sistem generasi augmentasi pencarian multimodal (RAG) merupakan tantangan besar karena memerlukan pengambilan dan pengindeksan informasi dari berbagai sumber, termasuk teks, gambar, tabel, audio, dan video. Para inovator sedang menjajaki berbagai cara untuk membangun saluran RAG yang dapat mencari informasi dalam video, sebuah tugas yang memerlukan pendekatan canggih untuk menangani kompleksitas konten video.

Salah satu strateginya adalah menciptakan ruang penyematan bersama. Dengan cara ini, satu model memproyeksikan modalitas yang berbeda ke dalam ruang yang sama, sehingga menyederhanakan arsitekturnya. Namun, metode ini sulit disesuaikan untuk berbagai modalitas dan mungkin tidak efektif untuk semua jenis data. Pendekatan lainnya adalah dengan membangun jalur pencarian paralel untuk setiap modalitas. Hal ini meningkatkan jumlah data yang harus diproses oleh model bahasa, sehingga meningkatkan biaya, namun menyederhanakan infrastruktur.

Alternatifnya, mendasarkan semua modalitas pada teks juga dianggap sebagai solusi yang tepat. Metode ini mengubah informasi penting dari berbagai sumber menjadi teks. Hal ini memungkinkan integrasi modalitas yang efektif dalam pengambilan dan pembuatan, dengan mengorbankan sejumlah biaya awal dan potensi kerugian dalam penyematan. Pendekatan landasan teks ini sangat bermanfaat ketika menangani berbagai submodalitas dan memungkinkan penyesuaian model yang ditargetkan.

Pencarian konten video itu rumit karena sifat video yang beragam, mulai dari klip media sosial yang tidak terstruktur hingga tutorial terstruktur. Karena video menyampaikan informasi melalui elemen audio dan visual, proses pencarian memerlukan penyelarasan teks yang diekstraksi dari modalitas ini. Untuk audio, fokusnya adalah menyalin ucapan tanpa implikasi emosional, sedangkan untuk video, tujuannya adalah mengurangi biaya pemrosesan dan mengekstrak informasi penting dari bingkai.

Downsampling dan identifikasi key frame sangat penting untuk memproses konten video secara efisien. Bingkai ini dianalisis untuk mengekstrak informasi komprehensif dan dicampur dengan transkripsi audio untuk membuat representasi teks terpadu. Data terintegrasi ini digunakan untuk mengonfigurasi retriever guna menghasilkan penyematan basis data vektor, memfasilitasi pencarian dan pengambilan segmen video yang relevan sebagai respons terhadap pertanyaan pengguna.

Bagi mereka yang tertarik untuk membangun jaringan pipa RAG multimoda mereka sendiri, sumber daya dan contoh yang tersedia melalui berbagai layanan mikro dan katalog API kami menyediakan semua yang Anda perlukan untuk memulai upaya yang rumit namun bermanfaat ini.