VideoRAG

把视频变成可检索的知识库,直接问答还能给依据

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 4 🐛 待处理 6 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 90
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,本地部署,完全免费

项目预览

VideoRAG 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队starsuzi
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,本地部署,完全免费
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型large-language-models,llms,multimodal,rag,videorag
GitHub 星标★ 90
上线时间2025-03-04 00:00:00
代码更新2025-03-17
仓库体积39.9 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

VideoRAG 是一个面向视频语料的检索增强生成(RAG)框架,旨在解决传统 RAG 系统无法有效处理视频内容的问题。它利用多模态大模型(如 GPT-4V)将视频帧和音频转录为统一的文本描述,并构建基于图结构的索引,支持跨视频的非连续时序知识检索。核心能力包括:视频内容理解、时序关系建模、基于图遍历的证据收集,以及生成答案时的引用溯源。项目提供简洁的 Python API,用户可快速接入自定义视频集合并进行问答。当前处于早期阶段,代码结构清晰,适合研究者探索视频问答与知识检索的结合。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 90

核心亮点

  • 首创将视频帧+音频转为图结构索引,支持跨片段推理
  • 生成答案时自动引用视频时间戳,可追溯性强
  • API 设计简洁,基于 LangChain 生态,上手快

不足之处

  • 依赖外部多模态模型(如 GPT-4V),推理成本高
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 视频课程内容问答与知识点提取
  • 新闻/纪录片事实核查与证据定位
  • 企业培训视频库智能检索

替代项目

VideoDB、Twelve Labs、LangChain(视频检索模块)

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