Агентская полка

VideoRAG

Общение с видео: настольное приложение Vimo на фреймворке VideoRAG анализирует ролики почти любой длины.

RAGВидео
Открыть оригинал ↗

Vimo это настольное приложение, которое позволяет общаться с видео с помощью AI. Оно построено на основе фреймворка VideoRAG и умеет анализировать видео практически любой продолжительности, от коротких роликов до материалов длиной в сотни часов, а затем отвечать на вопросы по их содержанию.

Возможности

Для обычных пользователей • Перетаскивание файлов: просто добавьте видео в Vimo. • Общение на естественном языке: задавайте вопросы о содержании видео. • Поддержка разных форматов: MP4, MKV, AVI и другие. • Работает на macOS, Windows и Linux.

Для опытных пользователей • Очень длинные видео: можно обрабатывать материалы продолжительностью в сотни часов. • Анализ нескольких видео: можно одновременно сравнивать и анализировать несколько файлов. • Точный поиск: система помогает находить конкретные моменты и сцены внутри видео. • Экспорт: результаты анализа и найденные фрагменты можно сохранить для дальнейшего использования.

Для исследователей • Фреймворк VideoRAG: современный подход к поиску информации внутри видео с использованием AI. • Набор данных LongerVideos: более 134 часов видеоматериалов для тестирования системы. • Подробные тесты производительности: сравнение с существующими методами анализа видео. • Открытая архитектура: проект можно использовать как основу для собственных решений.

Зачем нужен Vimo

Можно взять, например, двухчасовую лекцию, видеозапись встречи или большой архив интервью, загрузить её в приложение и просто спросить: «Что говорили о проекте X?» «В каком моменте обсуждали эту проблему?» «Какие решения приняли на встрече?» «Сравни информацию из этих двух видео». Vimo анализирует изображение, звук и контекст видео, чтобы отвечать на такие вопросы. Главная особенность проекта в том, что он предназначен не только для коротких роликов. Он рассчитан на очень длинные видео и большие коллекции материалов, а основой служит система VideoRAG с графовой индексацией знаний.