VideoRAG: Video Kütüphanelerinde Retrieval-Augmented Generation ve Zamansal Süreklilik Problemi

Giriş

Retrieval-Augmented Generation (RAG), büyük dil modellerinin parametrik bilgisini harici kaynaklarla zenginleştiren güçlü bir strateji olarak öne çıkıyor. Geleneksel olarak metin odaklı işleyen bu yaklaşım, son dönemde görsel verileri de kapsayacak şekilde genişlemiş durumda. Ancak "VideoRAG: Retrieval-Augmented Generation over Video Corpus" başlıklı çalışma, bu spektrumda kritik bir boşluğu dolduruyor: video verilerini dinamik olarak retrieval sürecine entegre etmek. Video içerikleri, zamansal dinamikler, uzamsal detaylar ve multimodal ipuçlarıyla statik metin veya görüntülere kıyasla çok daha zengin bir bilgi kaynağı sunuyor. Özellikle YouTube gibi platformlardaki eğitim içerikleri, bilimsel demonstrasyonlar veya prosedürel gösterimler göz önüne alındığında, video kütüphanelerinin RAG sistemleri için potansiyeli oldukça yüksek. Bu çalışma, Large Video Language Models (LVLMs) kullanarak videoları hem retrieval öğesi olarak hem de üretim sürecinde kaynak olarak kullanan kapsamlı bir çerçeve sunuyor.

VideoRAG'ın Teknik Altyapısı ve Mevcut Yöntemler

VideoRAG, mevcut yaklaşımlardan farklı olarak videoları önceden tanımlanmış sabit kaynaklar olarak ele almak yerine, sorgu ile dinamik olarak ilişkilendirerek retrieval işlemi gerçekleştiriyor. Çalışmanın temelini Large Video Language Models (LVLMs) oluşturuyor. Bu modeller, transformer mimarisine dayanan ve video içeriğini doğrudan işleyebilen yapay sinir ağlarıdır. VideoRAG, bu modelleri kullanarak hem görsel hem de metinsel bilgileri bir arada değerlendiriyor ve böylece sadece metne dönüştürme yaparak kaybedilen multimodal zenginliği koruyor.

Özellikle uzun videolarla başa çıkmak için geliştirilen frame selection mekanizması dikkat çekici. LVLM'lerin context window (bağlam penceresi) sınırlamaları göz önüne alınd