VideoRAG ist ein innovatives retrieval-augmented generation Framework, das speziell für das Verständnis und die Verarbeitung von Videos mit extrem langen Kontexten entwickelt wurde. Durch die Kombination von graphengetriebener Textwissenverankerung und hierarchischer multimodaler Kontextcodierung ermöglicht es das Verständnis von Videos unbegrenzter Länge. Das Framework kann dynamisch Wissensgraphen erstellen, die semantische Kohärenz über mehrere Videozusammenhänge hinweg aufrechterhalten und die Retrieval-Effizienz durch einen adaptiven multimodalen Fusionsmechanismus optimieren. Die Hauptvorteile von VideoRAG sind die effiziente Verarbeitung von Videos mit extrem langen Kontexten, die strukturierte Indizierung von Videowissen und die multimodale Retrievalfähigkeit, wodurch umfassende Antworten auf komplexe Abfragen ermöglicht werden. Das Framework besitzt einen hohen technischen Wert und vielversprechende Anwendungsmöglichkeiten im Bereich des Verständnisses langer Videos.