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Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系统可以通过从知识库中过滤关键信息来优化 LLM 任务的内存占用及推理性能。归功于文本解析、索引和检索等成熟工具的应用，为文本内容构建 RAG 流水线已经相对成熟。然而为视频内容构建 RAG 流水线则困难得多。由于视频结合了图像，音频和文本元素，因此需要更多和更复杂的数据处理能力。本文将介绍如何利用 OpenVINO 和 LlamaIndex 工具构建应用于视频理解任务的RAG流水线。