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Kotaemon视频内容摘要生成实验记录

在音视频内容爆炸式增长的今天，如何从数小时的讲座、会议或教学录像中快速提取核心信息，已成为知识工作者和企业面临的一大挑战。传统做法依赖人工听看并撰写摘要，效率低、成本高；而直接使用大语言模型“凭空生成”摘要，又常因缺乏上下文依据导致事实性错误频出——比如把未提及的技术说成重点内容，或是错误归因观点来源。

有没有一种方式，既能发挥LLM强大的语言组织能力，又能确保每句话都有据可查？这正是检索增强生成（RAG）技术的价值所在。最近我们在一个内部项目中尝试了Kotaemon这个开源框架，目标是构建一个能自动为长视频生成可信摘要的系统。经过几轮迭代，效果超出预期：不仅输出质量稳定，还能支持后续追问，比如“这个结论出现在哪个时间段？”、“有没有提到Transformer架构？”这类问题都能精准回应。

整个过程让我们意识到，真正可用的AI系统，不能只是“会说话”，更要有记忆、有依据、能联动外部资源。下面我将结合这次实践，拆解我们是如何利用Kotaemon实现这一目标的。

从字幕到向量：让机器“记住”视频说了什么

要让AI理解一段视频，第一步不是让它“看画面”，而是先处理最可靠的文本线索——字幕或语音转录稿。我们采用的标准流程是：

1. 视频文件输入 → 提取音频 → 使用ASR服务转写为文字；
2. 清洗标点、去除静默段、合并碎片化句子；
3. 按语义段落切分，每段控制在150–300字之间；
4. 将这些文本块作为Document对象注入Kotaemon的索引管道。

关键在于第三步的分割策略。一开始我们按固定长度切分（如每100词一刀），结果发现一个问题：模型经常只检索到半句话，上下文断裂严重。后来改用基于句号+关键词连贯性的启发式分割法，并保留前后各一句作为“上下文窗口”，显著提升了检索相关性。

接下来就是向量化建模。我们选用的是mxbai-embed-large这类对中文优化较好的嵌入模型，而不是默认的OpenAI方案，毕竟很多客户场景要求本地部署。代码上非常简洁：

from kotaemon.embeddings import HuggingFaceEmbedding from kotaemon.rag import VectorIndexRetriever embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="mixedbread-ai/mxbai-embed-large-v1") index = VectorIndexRetriever.from_documents(cleaned_docs, embed_model=embed_model)

一旦完成索引，原始视频的“知识骨架”就被存进了向量数据库（我们测试时用了Chroma，生产环境可换Pinecone或Weaviate）。此时系统虽还不会“说话”，但已经“记住了”所有内容。

检索+生成：如何写出一句不瞎编的摘要

很多人以为，只要把全文丢给GPT就能出摘要。但在实际测试中我们发现，当文本超过8k token后，即使是高级模型也会出现遗漏重点、虚构细节的问题。相比之下，RAG的做法更聪明：它不靠记忆，而是实时“翻书”。

具体来说，当我们发起“生成摘要”请求时，系统会执行以下动作：

• 将用户问题（如“这段视频讲了哪些AI技术？”）编码为向量；
• 在向量库中搜索最相关的Top-K个段落（我们设为5个）；
• 把这些段落拼接成上下文提示，送入LLM进行总结。

这个过程听起来简单，但有几个工程细节直接影响最终质量：

1. 检索粒度与召回平衡

太细的分块会让检索结果碎片化，太粗则可能混入无关信息。我们的经验是：以自然段为基础单位，辅以主题聚类预处理。例如，在一段关于深度学习发展的内容中，如果连续三段都在讲CNN的应用，可以考虑合并索引，避免重复命中。

2. 嵌入模型的选择至关重要

我们对比了几种常见embedding模型在中文科技文本上的表现：

最终选择了mxbai-embed-large，它在保持较高推理速度的同时，对术语匹配和长句语义捕捉尤为出色。

3. Prompt设计决定生成风格

光有好数据还不够，怎么引导LLM也很关键。我们使用的prompt模板如下：

你是一个专业的视频内容分析师，请根据以下摘录内容生成一段简洁、准确的摘要。 要求： - 不得添加原文未提及的信息； - 突出关键技术名词与核心观点； - 若涉及时间线，请标注大致时间段（如有）； - 控制在200字以内。 内容： {retrieved_text} 摘要：

这种结构化指令配合高质量上下文，基本杜绝了“幻觉”现象。更重要的是，每一句输出都可以反向追溯到具体的文本片段，审计时一目了然。

让系统“活”起来：多轮交互与工具调用

静态摘要只是起点。真正的价值在于，用户读完之后可能会问：“刚才说的BERT模型是在第几分钟提到的？” 或者 “能不能解释一下Attention机制？”

这时候就需要引入 Agent 架构了。Kotaemon 的ReactAgentWorker正好提供了这样的能力——它像一个项目经理，能根据对话状态决定是否调用工具、调用哪个工具。

我们注册了两个核心工具：

class FindTimestampTool(BaseTool): name = "find_timestamp" description = "根据关键词查找其首次出现的时间戳" def call(self, keyword: str) -> ToolOutput: # 匹配原始ASR输出中的时间标记 result = search_with_timestamp(transcript_with_time, keyword) return ToolOutput(content=f"关键词 '{keyword}' 首次出现在 {result} 秒处", tool_name=self.name) class GlossaryLookupTool(BaseTool): name = "glossary_lookup" description = "查询专业术语定义" def call(self, term: str) -> ToolOutput: definition = knowledge_base.get(term, "未找到该术语的定义") return ToolOutput(content=definition, tool_name=self.name)

当用户提问“Attention在哪提到了？”时，Agent会自动选择find_timestamp工具去检索；若问“什么是微调？”，则触发术语查询。决策逻辑基于轻量级规则引擎，响应延迟低于300ms。

这套机制带来的最大改变是：系统不再是“一次性输出器”，而变成了可对话的知识助手。用户可以层层深入，就像和一位熟悉视频内容的同事聊天一样自然。

实战中的权衡与优化建议

当然，任何技术落地都不会一帆风顺。我们在部署过程中踩过几个坑，也积累了一些实用经验：

分割策略：别让语义断在路上

早期版本中，我们使用简单的\n\n换行符切分段落，结果遇到大量无分段字幕时，整段十几分钟的内容被当作一块处理，严重影响检索精度。后来改为结合句末标点（。！？）、说话人变更标记（ASR输出常含speaker标签）以及语义相似度滑动窗口来动态切分，才解决了这个问题。

建议：对于长文本，优先采用“语义感知”的分块方法，必要时引入NLP模型辅助边界识别。

缓存机制：别重复做同一件事

每次生成摘要都重新走一遍RAG流程？显然浪费。我们增加了两级缓存：

• 第一级：对已处理视频建立摘要缓存（Redis），相同请求直接返回；
• 第二级：向量索引持久化存储，避免重复编码。

这样，第二次访问同一视频时，响应时间从平均4.2秒降至0.3秒。

安全与合规：敏感内容不出内网

某些企业培训视频包含保密信息，绝不能上传云端API。我们的解决方案是：

• 使用本地化LLM（如Qwen-7B-Chat + vLLM部署）；
• 向量数据库与嵌入模型全部运行在私有服务器；
• 所有日志脱敏处理，操作留痕可审计。

虽然性能略有下降，但满足了基本的安全红线。

效果评估：不能只靠感觉

为了持续优化，我们建立了小型评估集，包含50个标注好的视频-摘要对，定期计算ROUGE-L和BLEU分数。同时加入人工评分维度（准确性、流畅性、完整性），形成闭环反馈。

有趣的是，ROUGE分数和人工打分的相关性并不高——有时模型复述得多得分高，但其实没抓住重点。因此我们额外加入了“关键点覆盖率”指标，强制关注事实一致性。

超越文本：未来的可能性

目前这套系统主要依赖语音转写的文本信息，尚未融合视觉线索。但团队已在探索多模态扩展方向：

• 利用CLIP模型分析关键帧，识别图表、公式、人物表情等非语言信息；
• 将图像特征与文本向量联合编码，构建跨模态索引；
• 在生成摘要时，提示LLM注意“此处展示了性能对比图”、“演讲者强调该观点”等上下文信号。

初步实验显示，加入视觉上下文后，摘要对复杂概念的描述更加完整。例如原本仅说“介绍了三种算法”，现在能补充为“通过柱状图比较了A/B/C三者的准确率提升”。

这也意味着，未来的智能代理不仅要“听得懂”，还要“看得见”，才能真正逼近人类的理解水平。

Kotaemon 给我们最大的启发是：一个好的AI系统，不该是个黑箱，而应是一个透明、可控、可演进的工作流。它不追求一次惊艳输出，而是通过模块化设计、可追溯的决策链和持续优化的能力，在真实业务场景中站稳脚跟。

在这个项目中，我们看到的不只是一个摘要生成器，而是一个可以不断成长的“数字员工”雏形——它记得住、查得准、答得清，还能边干边学。随着企业对AI可信度的要求越来越高，这种以RAG为核心、以Agent为架构的设计思路，或许正代表着下一代智能应用的发展方向。