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京东 11.11 红包
吴恩达《多模态RAG:与视频对话|Multimodal RAG: Chat with Videos》中英字幕(豆包
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https://learn.deeplearning.ai/courses/multimodal-rag-chat-with-videos/lesson/1/introduction 该课程与英特尔合作开发,教你如何构建一个使用多模态AI来查询视频内容的交互式系统。你将创建一个复杂的问答系统,能够处理、理解并与视频互动。 越来越多的语言模型和AI应用程序增加了处理图像、音频和视频的能力。在本课程中,你将通过实施多模态RAG系统来深入了解这些模型和应用。你将理解并使用多模态嵌入模型,在多模态语义空间中嵌入图像和标题。利用这个共同空间,你将构建并使用一个检索系统,该系统可以使用文本提示返回图像。你将使用大型视觉语言模型(LVLM)来生成响应,利用检索得到的图像和文本。 完成本课程后,你将具备创建能够智能地与视频内容交互的AI系统的专业知识。这种技能集为开发理解视觉上下文的高级搜索引擎、创建能够讨论视频内容的AI助手以及构建用于视频内容分析和摘要的自动化系统开辟了可能性。无论你是想要增强内容管理系统、改进可访问性功能,还是推动人机交互的边界,本课程学到的技术将为多模态AI应用的创新提供坚实的基础。 在本课程中,你将通过API调用访问由Prediction Guard在英特尔云上托管的多模态模型。 你将在本课程中学到 多模态RAG系统简介:了解多模态RAG系统的架构,并与演示多模态视频聊天功能的Gradio应用程序交互。 使用BridgeTower进行多模态嵌入:探索BridgeTower模型,为图像-标题对创建联合嵌入,测量相似度,并可视化高维嵌入。 多模态RAG的视频预处理:学习从视频中提取帧和文本,使用Whisper模型生成转录,并使用大型视觉语言模型(LVLM)创建标题。 构建多模态向量数据库:使用LanceDB和LangChain实现多模态检索,对多模态数据执行相似度搜索。 利用大型视觉语言模型(LVLM):理解LLaVA等LVLM的架构,并实现图像标题生成、视觉问答和多轮对话。
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