#開源分享 一款可用於理解超長影片的RAG框架：VideoRAG，可以處理數百小時的影片內容，可以同時理解多個影片
支持數百小時的影片輸入，可以同時分析多個影片
高效率的知識索引，可將數百小時的影片提煉成結構化的知識圖譜，理解影片內容間的關聯，提供準確回復
多模態處理，可結合視覺內容和文本語義進行分析理解，支持基於影片內容的智慧問答
專案地址： github.com/HKUDS/VideoRAG
#RAG #影片RAG #VideoRAG
支持數百小時的影片輸入，可以同時分析多個影片
高效率的知識索引，可將數百小時的影片提煉成結構化的知識圖譜，理解影片內容間的關聯，提供準確回復
多模態處理，可結合視覺內容和文本語義進行分析理解，支持基於影片內容的智慧問答
專案地址： github.com/HKUDS/VideoRAG
#RAG #影片RAG #VideoRAG
February 8, 2025 at 11:25 AM
#開源分享 一款可用於理解超長影片的RAG框架：VideoRAG，可以處理數百小時的影片內容，可以同時理解多個影片
支持數百小時的影片輸入，可以同時分析多個影片
高效率的知識索引，可將數百小時的影片提煉成結構化的知識圖譜，理解影片內容間的關聯，提供準確回復
多模態處理，可結合視覺內容和文本語義進行分析理解，支持基於影片內容的智慧問答
專案地址： github.com/HKUDS/VideoRAG
#RAG #影片RAG #VideoRAG
支持數百小時的影片輸入，可以同時分析多個影片
高效率的知識索引，可將數百小時的影片提煉成結構化的知識圖譜，理解影片內容間的關聯，提供準確回復
多模態處理，可結合視覺內容和文本語義進行分析理解，支持基於影片內容的智慧問答
專案地址： github.com/HKUDS/VideoRAG
#RAG #影片RAG #VideoRAG
Meet KAG: 使用進階推理提升 RAG 系統
這個影片介紹了知識增強生成（KAG），這是一個先進的框架，透過知識圖來增強檢索增強生成（RAG）系統。與標準的 RAG 不同，KAG 能夠保留實體之間的邏輯連接，使用多跳問題回答和推理功能。這個過程包括索引創建、語義分塊和使用 LLM 和知識模型進行信息提取。KAG 還採用邏輯形式求解器進行查詢分解和檢索，結合 LLM 和知識圖推理以獲得更好的結果。設置過程涉及 Docker 安裝和配置，有圖形用戶界面或 Python 客戶端的選項。KAG 在多跳 QA 數據集上的表現優於現有方法...
twsrt.cc/iG331lI479I
這個影片介紹了知識增強生成（KAG），這是一個先進的框架，透過知識圖來增強檢索增強生成（RAG）系統。與標準的 RAG 不同，KAG 能夠保留實體之間的邏輯連接，使用多跳問題回答和推理功能。這個過程包括索引創建、語義分塊和使用 LLM 和知識模型進行信息提取。KAG 還採用邏輯形式求解器進行查詢分解和檢索，結合 LLM 和知識圖推理以獲得更好的結果。設置過程涉及 Docker 安裝和配置，有圖形用戶界面或 Python 客戶端的選項。KAG 在多跳 QA 數據集上的表現優於現有方法...
twsrt.cc/iG331lI479I
Meet KAG: Supercharging RAG Systems with Advanced Reasoning | 台灣好字幕
Meet KAG: Supercharging RAG Systems with Advanced Reasoning | 台灣好字幕 - 觀看影片並同步顯示字幕
twsrt.cc
January 1, 2025 at 4:28 PM
Meet KAG: 使用進階推理提升 RAG 系統
這個影片介紹了知識增強生成（KAG），這是一個先進的框架，透過知識圖來增強檢索增強生成（RAG）系統。與標準的 RAG 不同，KAG 能夠保留實體之間的邏輯連接，使用多跳問題回答和推理功能。這個過程包括索引創建、語義分塊和使用 LLM 和知識模型進行信息提取。KAG 還採用邏輯形式求解器進行查詢分解和檢索，結合 LLM 和知識圖推理以獲得更好的結果。設置過程涉及 Docker 安裝和配置，有圖形用戶界面或 Python 客戶端的選項。KAG 在多跳 QA 數據集上的表現優於現有方法...
twsrt.cc/iG331lI479I
這個影片介紹了知識增強生成（KAG），這是一個先進的框架，透過知識圖來增強檢索增強生成（RAG）系統。與標準的 RAG 不同，KAG 能夠保留實體之間的邏輯連接，使用多跳問題回答和推理功能。這個過程包括索引創建、語義分塊和使用 LLM 和知識模型進行信息提取。KAG 還採用邏輯形式求解器進行查詢分解和檢索，結合 LLM 和知識圖推理以獲得更好的結果。設置過程涉及 Docker 安裝和配置，有圖形用戶界面或 Python 客戶端的選項。KAG 在多跳 QA 數據集上的表現優於現有方法...
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