Video-RAG：突破长视频理解瓶颈的创新框架

在人工智能快速发展的今天，视觉语言模型（LVLMs）虽然在图像识别和短视频分析领域取得了令人瞩目的成就，但当面对长时间、复杂叙事的视频内容时，这些模型却显得力不从心。上下文长度受限、跨模态信息对齐困难以及高昂的计算成本，成为制约其实际应用的主要障碍。

针对这一行业痛点，厦门大学、罗切斯特大学与南京大学的研究团队联合研发了Video-RAG——一个轻量级、高效率且无需微调的视频理解框架。这项突破性研究已被机器学习领域的顶级会议NeurIPS 2025接收，为长视频理解任务开辟了全新的技术路径。

• 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

现有技术面临的挑战

当前主流的长视频理解方案主要存在两大技术路线：

• 扩展上下文方法：以LongVA为代表，这种方法需要依赖大规模的长视频-文本配对数据进行模型微调，不仅训练成本高昂，而且高质量的训练数据极为稀缺。

• 智能体驱动方法：如VideoAgent，通过任务分解和外部代理决策来增强推理能力，但频繁调用GPT-4o等商业API导致运营成本居高不下。

更为关键的是，这两种方法在处理长时间跨度的视觉-语义对齐任务时表现有限，往往需要在效率和精度之间做出妥协，难以同时满足实用性和可扩展性的要求。

创新技术：检索增强的跨模态桥梁

Video-RAG开创性地提出了基于多模态辅助文本的检索增强生成（RAG）技术路线，既不依赖模型微调，也无需昂贵的商业大模型支持。其核心理念是从视频内容中提取与视觉信息高度对齐的文本线索，通过按需检索的方式将这些线索注入现有的LVLM输入流程，实现精准的语义引导和内容增强。

该框架的具体工作流程包含三个关键步骤：

1. 智能查询解耦

系统能够自动将用户提出的复杂问题拆解为多个结构化的检索请求（采用JSON格式），指导系统从不同的模态数据库中查找相关信息。在这一阶段，LVLM仅处理文本信息，不直接接触视频帧数据，从而显著降低了初期的计算负担。

2. 多模态数据库构建与检索

利用开源工具构建三大语义对齐数据库：

• OCR文本库：采用EasyOCR技术提取视频帧中的文字信息，结合Contriever编码和FAISS向量索引，实现快速精准的文本检索。

• 语音转录库：通过Whisper模型提取视频中的音频内容，并将其转换为文本形式进行存储和索引。

• 对象语义库：运用APE模型检测关键帧中的物体及其空间关系，经过场景图预处理生成结构化的描述文本。

这些生成的文本不仅与视频画面保持高度同步，还具备明确的语义标签，有效解决了传统采样帧缺乏上下文关联的技术难题。

3. 智能信息融合与响应生成

将检索到的相关文本片段、原始用户问题以及少量关键视频帧共同输入现有的LVLM（如LLaMA-VID、Qwen-VL等），由模型完成最终的推理和输出。整个处理过程实现了真正的即插即用，无需进行任何模型微调，大幅降低了技术部署门槛和计算资源消耗。

通过检索机制的引入，LVLM能够将更多的计算注意力集中在对应的关键视觉信息上，有效缩小了不同模态之间的语义鸿沟：

技术优势：轻量化与高性能的完美结合

• 即插即用的兼容性：框架能够兼容任意开源LVLM，无需修改模型架构或进行重新训练。

• 卓越的资源效率：在Video-MME基准测试中，平均每个问题仅增加约2000个token的处理量，远低于主流智能体方法的通信和计算开销。

• 领先的性能表现：当与72B参数规模的开源LVLM结合使用时，Video-RAG在多个长视频理解基准测试中超越了GPT-4o和Gemini 1.5等商业闭源模型，展现出卓越的竞争力。

研究成果与行业意义

Video-RAG的成功验证了一个重要的技术方向：通过引入高质量、视觉对齐的辅助文本作为外部知识源，可以在不改变现有模型架构的前提下，有效突破上下文窗口的技术瓶颈，显著提升跨模态理解能力。该框架不仅成功解决了长视频理解中的"幻觉"和"注意力分散"问题，更为行业构建了一套低成本、高可扩展性的技术范式，在教育培训、安防监控、医疗影像分析等多个实际应用场景中展现出广阔的应用前景。

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本文来源：机器之心

原文链接：https://www.jiqizhixin.com/articles/839a2ddf-5a7a-4262-9c51-913c2d7a323c