轻量高效，即插即用：Video-RAG为长视频理解带来新范式

6013点击 2025-10-22 14:57

尽管视觉语言模型（LVLMs）在图像与短视频理解中已取得显著进展，但在处理长时序、复杂语义的视频内容时仍面临巨大挑战 —— 上下文长度限制、跨模态对齐困难、计算成本高昂等问题制约着其实际应用。针对这一难题，厦门大学、罗切斯特大学与南京大学联合提出了一种轻量高效、无需微调的创新框架 ——Video-RAG。该研究已被机器学习顶级会议 NeurIPS 2025 接收，为长视频理解任务提供了全新的解决思路。

项目主页：https://video-rag.github.io/

论文链接：https://arxiv.org/abs/2411.13093

开源代码：https://github.com/Leon1207/Video-RAG-master

挑战：现有方法为何难以胜任？

当前主流方案主要分为两类：

扩展上下文法（如 LongVA）：依赖大规模长视频 - 文本配对数据进行微调，训练成本高且数据稀缺；

智能体驱动法（如 VideoAgent）：通过任务分解与外部代理决策增强推理，但频繁调用 GPT-4o 等商业 API 导致开销巨大。

更重要的是，两种方法在长时间跨度下的视觉 - 语义对齐上表现有限，往往牺牲效率换取精度，难以兼顾实用性与可扩展性。

轻量高效，即插即用：Video-RAG为长视频理解带来新范式

创新：用 “检索” 打通视觉与语言的桥梁

Video-RAG 提出一种低资源消耗、高语义对齐的新路径 —— 多模态辅助文本检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG），不依赖模型微调，也不需昂贵的商业大模型支持。其核心思想是：从视频中提取与视觉内容强对齐的文本线索，按需检索并注入现有 LVLM 输入流中，实现精准引导与语义增强。

具体流程如下：

1. 查询解耦（Query Decoupling）

将用户问题自动拆解为多个检索请求（JSON 格式），指导系统从不同模态数据库中查找相关信息，LVLM 此阶段仅处理文本，不接触视频帧，大幅降低初期计算负担。

2. 多模态辅助文本构建与检索

利用开源工具构建三大语义对齐数据库：

OCR 文本库：使用 EasyOCR 提取帧内文字，结合 Contriever 编码 + FAISS 向量索引，支持快速检索；

语音转录库（ASR）：通过 Whisper 模型提取音频内容并嵌入存储；

对象语义库（DET）：采用 APE 模型检测关键帧中的物体及其空间关系，经场景图预处理生成结构化描述文本。

这些文本不仅与画面同步，还具备明确语义标签，有效缓解传统采样帧缺乏上下文关联的问题。

3. 信息融合与响应生成

将检索到的相关文本片段、原始问题与少量关键视频帧共同输入现有的 LVLM（如 LLaMA-VID、Qwen-VL 等），由模型完成最终推理输出。整个过程无需微调、即插即用，显著降低部署门槛与计算开销。

轻量高效，即插即用：Video-RAG为长视频理解带来新范式

优势：轻量、高效、性能卓越

即插即用：兼容任意开源 LVLM，无需修改模型架构或重新训练。

资源友好：在 Video-MME 基准测试中，平均每问仅增加约 2000 token，远低于主流 Agent 方法的通信与计算开销。

性能领先：当与一个 72B 参数规模的开源 LVLM 结合时，Video-RAG 在多个长视频理解基准上超越 GPT-4o 和 Gemini 1.5 等商业闭源模型，展现出惊人的竞争力。

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成果与意义

Video-RAG 的成功验证了一个重要方向：通过高质量、视觉对齐的辅助文本引入外部知识，可以在不改变模型的前提下，突破上下文窗口瓶颈，显著提升跨模态理解能力。它不仅解决了长视频理解中的 “幻觉” 与 “注意力分散” 问题，更构建了一套低成本、高可扩展的技术范式，适用于教育、安防、医疗影像分析等多种现实场景。

文章来自于微信公众号“机器之心”。

关键词: AI , Video-RAG , 模型训练 , 人工智能

AITNT资源拓展

根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考

AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务，如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。
项目地址：https://github.com/browser-use/browser-use

智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的（AI Agents）项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务，从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT

﻿【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目，只需要输入一句话的老板需求，MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色，包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师，MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址：https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

语音转录

【开源免费】Whisper是由openai出品的语音转录大模型，它可以应用在会议记录，视频字幕生成，采访内容整理，语音笔记转文字等各种需要将声音转出文字等场景中。
项目地址：https://github.com/openai/whisper
在线使用：https://huggingface.co/spaces/sanchit-gandhi/whisper-jax

RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目，与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同，GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。
项目地址：https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG，Agent，模型管理等一站式AI开发的工具平台，并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手，可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。
项目地址：https://github.com/langgenius/dify

【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目，该项目在大文件解析方面做的更出色，拓展编排方面相对弱一些。
项目地址：https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main

【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储，并通过AI实现RAG功能的项目
项目地址：https://github.com/phidatahq/phidata

【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG，Agent，大模型管理等AI项目开发的工具平台，比LangChain更强大的中间件AI平台工具。
项目地址：https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

免费使用GPT-4o

【免费】ffa.chat是一个完全免费的GPT-4o镜像站点，无需魔法付费，即可无限制使用GPT-4o等多个海外模型产品。
在线使用：https://ffa.chat/

微调

【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台，可以对大语言模型（LLM）和多模态图文模型（VLM）进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法，如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。
项目地址：https://github.com/InternLM/xtuner

无人直播

【开源免费】VideoChat是一个开源数字人实时对话，该项目支持支持语音输入和实时对话，数字人形象可自定义等功能，首次对话延迟低至3s。
项目地址：https://github.com/Henry-23/VideoChat
在线体验：https://www.modelscope.cn/studios/AI-ModelScope/video_chat

【开源免费】Streamer-Sales 销冠是一个AI直播卖货大模型。该模型具备AI生成直播文案，生成数字人形象进行直播，并通过RAG技术对现有数据进行寻找后实时回答用户问题等AI直播卖货的所有功能。
项目地址：https://github.com/PeterH0323/Streamer-Sales