Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Phát triển hệ thống tạo tăng cường tìm kiếm đa phương thức (RAG) là một thách thức lớn vì nó yêu cầu truy xuất và lập chỉ mục thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh, bảng, âm thanh và video. Các nhà đổi mới đang khám phá những cách khác nhau để xây dựng quy trình RAG có thể tìm kiếm thông tin trong video, một nhiệm vụ đòi hỏi những cách tiếp cận phức tạp để xử lý tính phức tạp của nội dung video.

Một chiến lược là tạo ra một không gian nhúng chung. Bằng cách này, một mô hình duy nhất chiếu các phương thức khác nhau vào cùng một không gian, đơn giản hóa kiến ​​trúc. Tuy nhiên, phương pháp này khó điều chỉnh cho nhiều phương thức và có thể không hiệu quả đối với tất cả các loại dữ liệu. Một cách tiếp cận khác là xây dựng các quy trình tìm kiếm song song cho từng phương thức. Điều này làm tăng lượng dữ liệu mà mô hình ngôn ngữ phải xử lý, tăng chi phí nhưng đơn giản hóa cơ sở hạ tầng.

Ngoài ra, việc căn cứ tất cả các phương thức vào văn bản cũng được coi là một giải pháp khả thi. Phương pháp này chuyển đổi thông tin quan trọng từ nhiều nguồn khác nhau thành văn bản. Điều này cho phép tích hợp hiệu quả các phương thức trong cả quá trình truy xuất và tạo ra, với chi phí ban đầu và khả năng nhúng bị tổn thất. Cách tiếp cận nền tảng văn bản này đặc biệt thuận lợi khi xử lý nhiều mô thức phụ và cho phép điều chỉnh mô hình mục tiêu.

Việc tìm kiếm nội dung video rất phức tạp do tính chất đa dạng của video, từ các clip truyền thông xã hội không có cấu trúc đến các hướng dẫn có cấu trúc. Vì video truyền tải thông tin qua cả yếu tố âm thanh và hình ảnh nên quá trình tìm kiếm yêu cầu căn chỉnh văn bản được trích xuất từ ​​các phương thức này. Đối với âm thanh, trọng tâm là ghi lại lời nói mà không liên quan đến cảm xúc, trong khi đối với video, mục tiêu là giảm chi phí xử lý và trích xuất thông tin quan trọng từ khung hình.

Lấy mẫu xuống và nhận dạng khung chính là điều cần thiết để xử lý nội dung video một cách hiệu quả. Các khung này được phân tích để trích xuất thông tin toàn diện và kết hợp với bản ghi âm để tạo ra bản trình bày văn bản thống nhất. Dữ liệu tích hợp này được sử dụng để định cấu hình trình truy xuất nhằm tạo các phần nhúng cơ sở dữ liệu vectơ, tạo điều kiện thuận lợi cho việc tìm kiếm và truy xuất các phân đoạn video có liên quan nhằm đáp ứng các truy vấn của người dùng.

Đối với những người quan tâm đến việc xây dựng quy trình RAG đa phương thức của riêng mình, các tài nguyên và ví dụ có sẵn thông qua các danh mục API và dịch vụ vi mô khác nhau của chúng tôi sẽ cung cấp mọi thứ bạn cần để bắt tay vào nỗ lực phức tạp nhưng bổ ích này.