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双通道检索与精读：VideoRAG 的价值核心

本章讲 videorag_query（_op.py:580）——提问进来后，怎么从两套索引里召回片段、怎么过滤、怎么「精读」、怎么生成带时间戳的答案。这是整个框架最有含金量的一段。

3.1 为什么要「双通道」​

它要解决的小问题: 一个问题里既有「语义/实体」成分（「老师讲了哪个算法」），也有「视觉/场景」成分（「画面里出现了什么动物」）。单一检索通道照顾不全。

思路: 同一个问题，改写成两种检索句，分别走两条通道：

通道改写成什么拿什么去检索召回什么
实体（图谱）通道陈述句实体向量库 → 图谱反查文字相关的视频段
视觉通道场景描述句ImageBind 片段向量库画面相似的视频段
naive 通道原问题文字 chunk 向量库直接当上下文的文字块

两通道召回的片段取并集——任一通道认为相关，就进候选。

3.2 主流程拆解​

步骤一：naive chunk —— 先拿一份文字上下文​

videorag_query 开头直接用原始 query 查 chunks_vdb（_op.py:598），截断到 token 预算内（naive_max_token_for_text_unit=12000，base.py:17），拼成 retreived_chunk_context。这份文字会和后面的视频精读结果一起进最终提示词。若一条都没召回，直接返回 fail_response（_op.py:599）。

步骤二：实体通道 —— 改写 → 查实体 → 图谱反查片段​

原问题
  └─▶ _refine_entity_retrieval_query  把问题改写成陈述句   _op.py:547
        └─▶ entities_vdb.query        在实体向量库找 top_k 实体  _op.py:619
              └─▶ 对每个命中实体取 node + node_degree(度)        _op.py:622
                    └─▶ _find_most_related_segments_from_entities  反查片段  _op.py:635

改写提示词 query_rewrite_for_entity_retrieval（prompt.py:200）会把「Q&A 式问题」转成「检索友好的陈述句」，多选题还会把选项写进括号当提示。

反查逻辑见 03-knowledge-graph.md——核心是「命中实体 → 它所在的源 chunk → chunk 的 video_segment_id → 视频段」。

步骤三：视觉通道 —— 改写 → ImageBind 文搜视频​

# 示意，源自 _op.py:640 — 把问题改写成「场景描述」，再用文本查视频段向量库
query_for_visual = await _refine_visual_retrieval_query(query, ...)   # prompt.py:234
segment_results = await video_segment_feature_vdb.query(query_for_visual)
visual_retrieved_segments = {n['__id__'] for n in segment_results}

这里 video_segment_feature_vdb.query（vdb_nanovectordb.py:128）用 ImageBind 把这句文字编码成向量，去和视频段向量算相似度。注意: 它的 better_than_threshold=-1（vdb_nanovectordb.py:137）——即不设阈值，强制返回 top_k，保证视觉通道总有候选。

步骤四：合并 + 稳定排序​

两通道并集后按「视频名, 段号」排序（_op.py:653），让候选片段在时间轴上有序——这对后面拼上下文和给引用都重要：

# 示意，源自 _op.py:653 — 先按视频名、再按段号数值排序
retrieved_segments = sorted(
    list(entity_segments | visual_segments),
    key=lambda x: ('_'.join(x.split('_')[:-1]), eval(x.split('_')[-1]))
)

步骤五：逐段过滤 —— 让 LLM 判「这段值不值得精读」​

候选片段可能召回了一堆其实无关的。这里并发对每段调一次 LLM，拿该段的「粗字幕」（索引期生成的 content）问「这段可能含相关信息吗？」：

# 示意，源自 _op.py:666 + prompt.py:302 — 用粗字幕做一次相关性判定
filter_prompt = PROMPTS["filtering_segment"].format(caption=粗字幕, knowledge=query)
result = await use_model_func(filter_prompt)   # 回答以 yes/no 开头
# ...
remain_segments = [k for (k, r) in results if 'yes' in r.lower()]

关键容错（_op.py:694）: 如果过滤后一个都不剩，退回用全部候选——「宁可多读，不可无答」。提示词（prompt.py:306）还特意告诉模型「这是粗字幕，可能不直接含答案，但能指示该段是否值得看」，降低误杀。

步骤六：精读重述 —— 视觉语言模型「带着关键词」再看一遍​

这是「精读」环节。索引期的字幕是泛泛的；现在针对具体问题，重新采样更多帧（fine_num_frames_per_segment=15 vs 索引期的 5，videorag.py:69/68），让视觉语言模型生成针对查询的详细描述。

先从问题里抽关键词（_extract_keywords_query，_op.py:569 / prompt.py:268），再喂给 retrieved_segment_caption（caption.py:56）：

# 示意，源自 caption.py:73 — 精读时把「需要的关键信息」写进提示，定向描述
query = f"The transcript of the current video:\n{transcript}.\n" \
        f"Now provide a very detailed description (caption) of the video in English " \
        f"and extract relevant information about: {refine_knowledge}"

为什么分两次字幕（粗 + 精）: 索引期对所有段做廉价粗字幕（5 帧），查询期只对少数命中段做昂贵精字幕（15 帧、定向）。这是「成本 vs 质量」的经典分级——把贵的视觉推理省到刀刃上。

步骤七：组装上下文 + 时间戳引用作答​

精读结果连同每段的起止时间，被组织成一张 CSV 表（_op.py:716），时间从段名里解析并格式化成 H:M:S（_op.py:723）：

video_name, start_time, end_time, content
lecture, 0:5:30, 0:8:0, "Caption: ... Transcript: ..."

最后塞进 videorag_response 系统提示（prompt.py:324）。这个提示强制要求带编号引用，并给了范例：

# prompt.py:355 节选 —— 强制「视频名 + 起止时间戳」引用格式
Reference relevant video segments within the answers, specifying the video name
and start & end timestamps. Use the following reference format:
  In one segment, the film highlights ... [1]. Another part illustrates ... [2].
  #### Reference:
  [1] video_name_1, 05:30, 08:00
  [2] video_name_2, 25:00, 28:00

wo_reference 开关（诚实标注）: _op.py:730 会根据 query_param.wo_reference 在「带引用」videorag_response 和「不带引用」videorag_response_wo_reference（prompt.py:369）之间切。但 wo_reference 不是 QueryParam（base.py:10）里声明的字段——它是在 example 脚本里动态赋到实例上的（process_videos_deepseek.py 的查询版 query_videos_deepseek.py:26 写了 param.wo_reference = True）。所以默认 QueryParam() 实例并没有这个属性，直接走 mode="videorag" 而没设它会在 _op.py:730 触发 AttributeError（inferred，基于字段未声明）。

3.3 多选题模式的差异​

videorag_query_multiple_choice（_op.py:746）是上面流程的「孪生副本」，给 benchmark 评测用，差异有三：

  • naive chunk 召回为空时不报错，填 "No Content" 继续（_op.py:781）。
  • 用不同系统提示 videorag_response_for_multiple_choice_question（prompt.py:405），要求输出 JSON {Answer, Explanation}。
  • 强制 JSON + 重试循环：解析失败就 use_cache=False 重新问，直到能 json.loads 且含 Answer/Explanation（_op.py:914）。这是一个不设上限的 while 循环——靠模型最终给出合法 JSON 收敛。

代码地图​

主题文件符号
查询主流程videorag/_op.pyvideorag_query
多选题模式videorag/_op.pyvideorag_query_multiple_choice
实体检索改写videorag/_op.py_refine_entity_retrieval_query
视觉检索改写videorag/_op.py_refine_visual_retrieval_query
关键词抽取videorag/_op.py_extract_keywords_query
视觉文搜视频videorag/_storage/vdb_nanovectordb.pyNanoVectorDBVideoSegmentStorage.query
逐段相关性过滤videorag/_op.py_filter_single_segment（内嵌于 videorag_query）
定向精读重述videorag/_videoutil/caption.pyretrieved_segment_caption
各类提示词videorag/prompt.pyPROMPTS["filtering_segment"], PROMPTS["videorag_response"]
查询入口/分发videorag/videorag.pyVideoRAG.aquery