NVIDIA 推出的 AI Blueprint：帮助高效处理长视频的摘要和问答

NVIDIA 推出的 AI Blueprint 是一套构建视觉AI代理的框架，帮助开发者创建视频理解和摘要解决方案，实现对长视频的搜索、问答和实时事件检测等功能。

借助 Blueprint，用户可以快速生成长视频概述、回答问题并检测实时事件。

实现视频摘要的工作流程

1. 视频分段：Blueprint 自动将长视频分段，确保每段都准确捕捉关键内容。
2. 片段分析：视觉语言模型分析片段，生成详细描述或标签，记录视频中的事件、物体和动作。
3. 内容汇总：大语言模型汇总片段描述，去除冗余信息，生成简洁摘要。

适用场景

适用于长时间监控视频、会议录像的快速总结场景，如安全监控、教育视频回顾、客户服务记录等。

主要功能

1. 视频摘要生成：

   • 上传视频后，系统自动生成摘要。用户可通过提示语指定关注的对象、事件或动作，获得精确摘要。

   • 配置选项包括：

     • 片段长度：分段越短，描述越精细，但处理时间增加。
     • 片段重叠：增加片段间的重叠，确保不遗漏重要事件。

2. 互动式问答：

   • 系统生成知识图谱，支持视频分析后的自然语言问答。用户可以询问“某物体何时出现？”系统会基于知识图谱提供答案。

3. 实时流媒体监控与警报：

   • 在实时视频流中，用户可设置警报规则，例如检测动物或火灾。一旦满足条件，系统即时发送通知。

NVIDIA AI Blueprint 的核心组件

1. 视频流处理器：

   • 将视频分割为小片段，通过 NVIDIA VLM 生成高密度描述，GPU 加速提升处理效率。

2. 视觉语言模型（VLM）与 CA-RAG 模块：

   • VLM 管道：处理视频片段并生成详细描述。
   • CA-RAG（上下文感知检索增强生成）：聚合片段描述为完整摘要，确保内容连贯。

3. 知识图谱与 Graph-RAG 模块：

   • 知识图谱以“节点”和“边”形式存储视频信息，使问答和检测更加准确。例如，系统可跟踪视频中事件的发展过程。

工作流程概览

Blueprint 将长视频分段并逐片分析，最终由大语言模型汇总描述生成总结。

1. 视频处理与分析：分段后每个片段独立处理，生成密集描述，确保关键内容覆盖。
2. 数据聚合与摘要生成：CA-RAG 模块整合片段描述，确保摘要连贯。
3. 知识图谱构建：将描述信息存入图数据库，建立知识图谱，用于复杂问答和关系追踪。

应用场景和优势

1. 工业监控：在工厂或仓库监控设备状态，检测风险。
2. 交通监控：在交通枢纽检测异常，优化流量管理。
3. 安全监控：实时监控视频流，发出安全警报。

开发者支持与集成方式

NVIDIA AI Blueprint 提供 REST API，易于集成到现有应用中，支持摘要、问答和实时警报功能。参考 UI 提供快速实验环境，便于开发者调整配置。

整体而言，NVIDIA AI Blueprint 通过 VLM、LLM 和知识图谱技术，帮助企业高效提取视频中的关键信息，在多个行业中实现智能视频分析和自动化监控。

本文由mdnice多平台发布