提示词工程实践

什么是 Prompt(提示词)

Prompt 是一种用于指导以大语言模型为代表的生成式人工智能生成内容(文本、图像、视频等)的输入方式。它通常是一个简短的文本或问题，用于描述任务和要求。

Prompt 可以包含一些特定的关键词或短语，用于引导模型生成符合特定主题或风格的内容。例如，如果我们要生成一篇关于"人工智能"的文章，我们可以使用"人工智能"作为 Prompt，让模型生成一篇关于人工智能的介绍、应用、发展等方面的文章。

Prompt 还可以包含一些特定的指令或要求，用于控制生成文本的语气、风格、长度等方面。例如，我们可以使用"请用幽默的语气描述人工智能的发展历程"作为 Prompt，让模型生成一篇幽默风趣的文章。

什么是提示工程

提示工程是一种通过设计和调整输入(Prompts)来改善模型性能或控制其输出结果的技术。

在模型回复的过程中，首先获取用户输入的文本，然后处理文本特征并根据输入文本特征预测之后的文本，原理为next token prediction。

提示工程是模型性能优化的基石，有以下六大基本原则：

指令要清晰
提供参考内容
复杂的任务拆分成子任务
给 LLM"思考"时间(给出过程)
使用外部工具
系统性测试变化

提示技巧

初始提示词：根据视频信息设计一个推荐视频 rag 系统

输出如下

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设计一个基于视频信息的推荐系统，结合 **RAG（Retrieval-Augmented Generation）** 架构，可以显著提升推荐的精准度和可解释性。以下是系统设计的详细步骤：

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### **1. 系统架构概述**
RAG 系统结合了 **检索（Retrieval）** 和 **生成（Generation）** 两部分：
- **检索模块**：从视频库中快速找到与用户兴趣相关的候选视频。
- **生成模块**：基于检索结果和用户上下文，生成个性化推荐理由或摘要。

---

### **2. 关键组件设计**

#### **(1) 数据预处理**
- **视频信息提取**：
  - **元数据**：标题、标签、时长、上传时间、播放量、点赞数等。
  - **内容特征**：通过预训练模型（如 CLIP、VideoBERT）提取视频的视觉和音频特征。
  - **文本信息**：视频描述、字幕、评论等文本数据。
- **用户行为数据**：
  - 观看历史、点击率、停留时间、收藏、分享等。
- **知识图谱构建**（可选）：
  - 构建视频之间的关联关系（如相似主题、同一创作者、同类标签）。

#### **(2) 检索模块（Retrieval）**
- **目标**：快速从视频库中筛选出与用户兴趣相关的候选视频。
- **方法**：
  1. **向量化检索**：
     - 使用预训练模型（如 Sentence-BERT、CLIP）将视频标题、描述、标签等文本信息编码为向量。
     - 用户历史行为（如观看记录）也编码为向量，与视频向量进行相似度匹配（如余弦相似度）。
  2. **混合检索**：
     - 结合元数据（如标签、播放量）和内容特征（如视觉相似性）进行多模态检索。
     - 使用 FAISS 或 Milvus 等向量数据库加速检索。
  3. **实时更新**：
     - 根据用户实时行为（如当前点击）动态调整检索结果。

#### **(3) 生成模块（Generation）**
- **目标**：基于检索结果和用户上下文，生成个性化推荐理由或摘要。
- **方法**：
  1. **Prompt 设计**：
     - 输入格式：`"根据以下视频信息，为用户生成推荐理由：\n视频标题：{title}\n描述：{description}\n标签：{tags}\n用户历史兴趣：{user_history}"`
  2. **大模型生成**：
     - 使用 LLM（如 GPT-4、LLaMA）生成自然语言推荐理由。
     - 示例输出：`"您可能喜欢这个视频，因为它与您之前观看的《自然纪录片》主题相似，并且包含您关注的野生动物镜头。"`
  3. **可解释性增强**：
     - 在生成理由时引用具体特征（如标签、视觉内容）。

#### **(4) 推荐排序模块**
- **目标**：对检索结果进行排序，确保最终推荐的视频符合用户兴趣。
- **方法**：
  1. **多目标排序**：
     - 结合生成模块的推荐理由质量、用户历史行为匹配度、视频流行度等指标。
  2. **强化学习**：
     - 使用在线学习算法（如 Bandit 算法）动态调整排序策略。

---

### **3. 系统流程**

1. **用户请求**：
   - 用户输入查询（如"推荐科技类视频"）或系统自动触发推荐（如首页推荐）。
2. **检索模块**：
   - 根据用户历史行为和实时上下文，从视频库中检索候选视频。
3. **生成模块**：
   - 对每个候选视频生成推荐理由，并评估理由的质量（如相关性、可解释性）。
4. **排序与推荐**：
   - 根据生成理由的质量和用户匹配度对视频排序，返回最终推荐列表。

---

### **4. 技术选型**

| **模块**       | **技术/工具**                                                                 |
|----------------|------------------------------------------------------------------------------|
| **检索模块**   | CLIP（多模态特征提取）、FAISS（向量检索）、Elasticsearch（元数据检索）        |
| **生成模块**   | GPT-4、LLaMA、T5（文本生成）                                                   |
| **数据存储**   | Milvus（向量数据库）、PostgreSQL（元数据存储）                                 |
| **实时处理**   | Apache Kafka（数据流）、Redis（缓存用户上下文）                                |

---

### **5. 优化与挑战**

#### **优化方向**
- **冷启动问题**：
  - 对新用户：基于热门视频或知识图谱推荐。
  - 对新视频：基于内容特征（如视觉相似性）推荐。
- **实时性**：
  - 使用流处理框架（如 Apache Flink）实时更新用户兴趣。
- **可解释性**：
  - 在生成理由时引用具体特征（如"您喜欢的创作者"或"与您观看的视频相似"）。

#### **挑战**
- **计算成本**：
  - 大模型生成耗时，需优化推理速度（如模型蒸馏、量化）。
- **数据稀疏性**：
  - 用户行为数据不足时，需结合内容特征和知识图谱增强检索。

---

### **6. 示例场景**

**用户输入**：`"推荐一些关于旅行的视频"`

**系统流程**：
1. **检索模块**：
   - 检索标题包含"旅行"、标签为"旅游"、描述包含"背包客"的视频。
   - 使用 CLIP 模型匹配视觉内容（如风景、地标）。
2. **生成模块**：
   - 对每个候选视频生成推荐理由：
     - `"您可能喜欢这个视频，因为它展示了您之前观看的《日本旅行》中的京都景点。"`
     - `"这个视频与您收藏的《东南亚美食》主题相似，包含您关注的泰国文化内容。"`
3. **排序与推荐**：
   - 根据生成理由的质量和用户匹配度排序，返回前 5 个视频。

---

### **7. 总结**
基于 RAG 的视频推荐系统通过 **检索+生成** 的结合，能够：
- **精准匹配**：利用向量化检索和多模态特征找到相关视频。
- **个性化生成**：通过大模型生成自然语言推荐理由，增强用户体验。
- **可解释性强**：推荐理由引用具体特征，提升用户信任度。

该系统适用于视频平台、社交媒体等场景，能够显著提升用户留存率和满意度。

描述清晰

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根据视频信息设计一个推荐视频rag系统，视频信息包含字幕，截图，课后习题，向量存储使用opensearch

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设计一个基于视频信息的推荐系统（RAG系统，即Retrieval-Augmented Generation System），结合字幕、截图、课后习题等多模态信息，并使用OpenSearch作为向量存储，可以分为以下几个步骤：

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### **1. 数据预处理与特征提取**

#### **1.1 字幕处理**
- **文本清洗**：去除字幕中的噪声（如时间戳、广告、重复内容等）。
- **分词与向量化**：使用自然语言处理工具（如BERT、RoBERTa等）将字幕文本转换为向量表示。
- **关键信息提取**：提取字幕中的关键词、主题、实体等信息。

#### **1.2 截图处理**
- **图像特征提取**：使用预训练的图像模型（如ResNet、CLIP等）提取截图的视觉特征。
- **图像内容分析**：通过OCR技术提取截图中的文字信息，结合图像内容进行语义分析。

#### **1.3 课后习题处理**
- **文本向量化**：将课后习题的文本内容转换为向量表示。
- **知识点提取**：分析习题内容，提取与视频内容相关的知识点。

#### **1.4 多模态融合**
- **多模态向量融合**：将字幕、截图、课后习题的向量进行融合，生成一个综合的视频表示向量。可以使用简单的拼接、加权平均，或者更复杂的融合模型（如Transformer）。

---

### **2. 向量存储与检索**

#### **2.1 向量存储**
- **OpenSearch集成**：将视频的综合向量存储到OpenSearch中。OpenSearch支持高效的向量检索，适合大规模数据的相似性搜索。
- **索引构建**：为视频的向量特征构建索引，以便快速检索。

#### **2.2 相似性检索**
- **基于向量的相似性搜索**：当用户观看某个视频时，系统可以根据当前视频的向量表示，从OpenSearch中检索出与其相似的其他视频。
- **多模态检索**：支持基于字幕文本、截图图像、课后习题等多模态信息的检索。例如，用户可以通过输入文本或上传图片来查找相关的视频。

---

### **3. 推荐生成**

#### **3.1 基于相似性的推荐**
- **相似视频推荐**：根据用户当前观看的视频，从OpenSearch中检索出与其向量最相似的视频，作为推荐结果。
- **多模态推荐**：结合字幕、截图、课后习题等多模态信息，生成更加精准的推荐。例如，用户可以通过输入关键词或上传截图来查找相关的视频。

#### **3.2 基于生成的推荐（RAG）**
- **检索增强生成（RAG）**：结合检索和生成模型，生成个性化的推荐内容。例如，系统可以从OpenSearch中检索出与用户兴趣相关的视频，然后使用生成模型（如GPT）生成推荐理由或摘要。
- **个性化推荐**：根据用户的历史观看记录、兴趣标签等信息，生成个性化的推荐列表。

---

### **4. 系统架构**

#### **4.1 数据处理模块**
- **输入**：视频的字幕、截图、课后习题等多模态数据。
- **处理**：使用NLP和CV模型提取特征，生成视频的综合向量表示。
- **输出**：视频的向量表示，存储到OpenSearch中。

#### **4.2 检索模块**
- **输入**：用户当前观看的视频向量或其他查询（如文本、图像）。
- **处理**：在OpenSearch中进行相似性检索，找到与输入最相似的视频。
- **输出**：相似视频的列表。

#### **4.3 推荐模块**
- **输入**：相似视频列表、用户历史行为、兴趣标签等。
- **处理**：结合检索结果和生成模型，生成推荐列表。
- **输出**：推荐的视频列表及其推荐理由。

#### **4.4 用户交互模块**
- **输入**：用户输入（如文本、图像、视频）。
- **处理**：将用户输入转换为向量表示，调用检索模块进行推荐。
- **输出**：推荐的视频列表。

---

### **5. 技术栈**

- **NLP模型**：BERT、RoBERTa、GPT等。
- **CV模型**：ResNet、CLIP、OCR等。
- **向量存储**：OpenSearch。
- **推荐算法**：基于相似性的检索、RAG模型。
- **多模态融合**：Transformer、拼接、加权平均等。

---

### **6. 优化方向**

- **实时推荐**：支持实时更新用户行为和视频内容，动态调整推荐结果。
- **冷启动问题**：对于新用户或新视频，可以使用基于内容的推荐或基于知识图谱的推荐。
- **多模态融合优化**：探索更复杂的多模态融合模型，提升推荐的准确性。
- **用户反馈机制**：引入用户反馈（如点击、观看时长、评分等），优化推荐模型。

---

### **7. 总结**

该系统通过结合字幕、截图、课后习题等多模态信息，利用OpenSearch进行高效的向量检索，并结合生成模型（如RAG）生成个性化的推荐内容。系统架构清晰，支持多模态检索和推荐，能够为用户提供精准、多样化的视频推荐服务。

让模型进行【角色扮演】

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你是一名AI应用架构师，基于开源方案设计，不要涉及算法。根据视频信息设计一个推荐视频rag系统，视频信息包含字幕，截图，课后习题，向量存储使用opensearc

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基于开源方案设计一个推荐视频RAG系统，结合字幕、截图、课后习题等视频信息，并使用OpenSearch作为向量存储，以下是系统设计的核心思路和架构。

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### **1. 系统目标**
- **基于内容推荐**：根据用户当前观看的视频内容，推荐相似的视频。
- **多模态信息利用**：结合字幕、截图、课后习题等信息，提升推荐的准确性。
- **轻量化实现**：避免复杂的深度学习模型，使用现有工具和资源。
- **高效检索**：利用OpenSearch的向量检索能力，实现快速相似性搜索。

---

### **2. 系统架构设计**

#### **2.1 数据预处理与特征提取**
- **字幕处理**：
  - 使用简单的关键词提取（如TF-IDF）或预训练的轻量级词向量模型（如Word2Vec、GloVe）将字幕文本转换为向量。
  - 提取关键词、主题标签（如课程主题、知识点）。
- **截图处理**：
  - 使用预训练的图像模型（如ResNet、CLIP）提取图像特征向量。
  - 通过OCR技术提取截图中的文字信息，结合图像内容生成文本描述。
- **课后习题处理**：
  - 使用TF-IDF或轻量级词向量模型将习题文本转换为向量。
  - 提取知识点标签（如数学、物理、编程等）。

#### **2.2 多模态特征融合**
- **简单融合策略**：将字幕、截图、课后习题的向量进行加权平均或拼接，生成一个综合的视频向量表示。
  - 例如：`视频向量 = 0.5 * 字幕向量 + 0.3 * 截图向量 + 0.2 * 习题向量`。
- **标签融合**：将字幕、截图、习题中的关键词和知识点标签合并，生成视频的元数据标签。

#### **2.3 向量存储与检索**
- **OpenSearch集成**：
  - 将视频的综合向量和元数据标签存储到OpenSearch中。
  - 使用OpenSearch的`k-NN`插件（k-Nearest Neighbors）实现基于向量的相似性搜索。
- **索引构建**：
  - 为视频向量和元数据标签构建索引，支持快速检索。

#### **2.4 推荐生成**
- **基于相似性的推荐**：
  - 当用户观看某个视频时，系统提取该视频的向量表示，通过OpenSearch检索与其最相似的其他视频。
  - 支持多模态检索：用户可以通过输入文本（如关键词）或上传截图来查找相关视频。
- **基于标签的推荐**：
  - 根据视频的元数据标签（如知识点、主题），推荐具有相似标签的视频。

#### **2.5 用户交互模块**
- **输入**：用户当前观看的视频、文本查询、截图查询。
- **处理**：
  - 将用户输入转换为向量表示（如文本使用TF-IDF，截图使用预训练模型）。
  - 调用OpenSearch进行相似性检索。
- **输出**：推荐的视频列表及其相似度得分。

---

### **3. 技术栈**

| 模块             | 技术/工具                          |
|------------------|-----------------------------------|
| 字幕处理         | TF-IDF、Word2Vec、GloVe           |
| 截图处理         | ResNet、CLIP、OCR（如Tesseract）  |
| 课后习题处理     | TF-IDF、Word2Vec                  |
| 多模态融合       | 加权平均、拼接                    |
| 向量存储         | OpenSearch（k-NN插件）            |
| 推荐生成         | 基于相似性的检索、标签匹配        |
| 用户交互         | 简单的Web界面或API                |

---

### **4. 实现步骤**

#### **4.1 数据预处理**
1. **字幕处理**：
   - 清洗字幕文本，提取关键词和主题标签。
   - 使用TF-IDF或Word2Vec生成字幕向量。
2. **截图处理**：
   - 使用CLIP或ResNet提取截图的图像特征向量。
   - 使用OCR提取截图中的文字，生成文本描述。
3. **课后习题处理**：
   - 清洗习题文本，提取知识点标签。
   - 使用TF-IDF或Word2Vec生成习题向量。

#### **4.2 多模态特征融合**
- 将字幕、截图、习题的向量进行加权平均或拼接，生成视频的综合向量。
- 合并关键词和知识点标签，生成视频的元数据标签。

#### **4.3 向量存储**
- 将视频的综合向量和元数据标签存储到OpenSearch中。
- 构建索引，支持基于向量的相似性搜索和基于标签的检索。

#### **4.4 推荐生成**
- **相似性推荐**：当用户观看某个视频时，提取其向量表示，通过OpenSearch检索最相似的视频。
- **标签推荐**：根据视频的元数据标签，推荐具有相似标签的视频。
- **多模态检索**：支持用户通过文本或截图查询相关视频。

#### **4.5 用户交互**
- 提供简单的Web界面或API，允许用户输入文本或上传截图进行查询。
- 显示推荐的视频列表及其相似度得分。

---

### **5. 优化方向**

#### **5.1 实时推荐**
- 支持实时更新用户行为（如观看历史、点击记录），动态调整推荐结果。

#### **5.2 冷启动问题**
- 对于新用户或新视频，可以使用基于内容的推荐（如关键词匹配）或基于知识图谱的推荐（如知识点关联）。

#### **5.3 标签优化**
- 引入知识图谱，将视频标签与知识点、课程体系关联，提升推荐的语义准确性。

#### **5.4 用户反馈机制**
- 收集用户反馈（如点击、观看时长、评分），优化推荐模型。

---

### **6. 总结**

该系统通过结合字幕、截图、课后习题等多模态信息，利用OpenSearch进行高效的向量检索和标签匹配，实现轻量级的视频推荐。系统架构简单，避免复杂算法，适合现有公司资源的快速落地。通过多模态融合和标签优化，系统能够为用户提供精准、多样化的视频推荐服务。

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你是一名AI应用架构师，基于开源方案设计，不要涉及算法。根据视频信息设计一个推荐视频rag系统，视频信息包含字幕，截图，课后习题，向量存储使用opensearch
字幕格式如下

00:00:00,123 --> 00:00:05,456 [字幕] 欢迎来到本次课程，我们将学习如何设计一个推荐视频RAG系统。

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<think> 
好的，我现在需要设计一个基于开源方案的推荐视频RAG系统，使用OpenSearch作为向量存储，并且处理的视频信息包括字幕、截图和课后习题。用户提供的字幕格式示例显示有时间戳和文本内容，这可能需要特定的处理方式。

首先，我需要明确系统的整体架构，确保各个组件能够协同工作，同时避免涉及复杂的算法。用户强调使用开源方案，所以需要选择合适的开源工具和库。

字幕处理部分，用户提供的例子包含时间戳和文本内容。我需要考虑如何解析这些字幕文件，提取出有用的文本信息。可能需要使用像FFmpeg这样的工具来处理视频文件，提取字幕，然后解析成文本。接着，可能需要使用像Elasticsearch的Analysis插件或者简单的TF-IDF来生成向量表示，但用户提到不要涉及算法，所以可能需要寻找更简单的特征提取方法，比如关键词提取或者直接使用文本作为元数据。

截图处理方面，需要从视频中提取关键帧。FFmpeg可以用于截取截图，然后使用OCR工具如Tesseract来提取截图中的文字。这部分生成的文本可以作为元数据，与字幕和课后习题结合使用。图像特征可能需要使用预训练的模型，但用户要求避免复杂算法，所以可能只提取文本信息，忽略图像特征向量。

课后习题通常是结构化的数据，可能需要解析成文本，然后同样使用简单的关键词提取或TF-IDF生成向量。或者，直接将习题内容作为元数据，与视频关联存储。

向量存储使用OpenSearch，需要将处理后的文本数据转换为向量。这里可能需要使用OpenSearch的向量插件，比如k-NN插件，但如何生成向量？如果用户要求不涉及算法，可能需要依赖OpenSearch内置的文本处理功能，比如使用BM25算法进行文本相似度计算，而不是生成向量。或者，使用简单的词袋模型生成向量，但需要确认是否符合用户的要求。

推荐生成部分，可能需要基于内容的推荐，即通过匹配字幕、截图文本和课后习题的关键词或文本相似度来推荐相关视频。OpenSearch的全文搜索功能可以支持关键词匹配，而k-NN插件可能用于向量相似度搜索，但需要明确是否允许使用向量。

用户交互模块需要提供一个接口，允许用户输入查询（如文本或上传截图），系统处理后返回推荐视频。这里可能需要一个简单的Web界面，使用Flask或Django框架，调用OpenSearch的API进行检索。

优化方向可能包括实时更新索引、处理冷启动问题（如新视频或用户），以及利用用户反馈改进推荐。但需要确保这些优化不涉及复杂算法。

需要检查所有组件是否都是开源的，比如FFmpeg、Tesseract、OpenSearch、Flask等，确保符合用户要求。

可能的挑战是如何在不使用复杂算法的情况下有效结合多模态信息。可能需要依赖文本匹配和元数据标签，而不是深度学习模型生成的向量。此外，处理字幕的时间戳可能需要将视频分段，但用户可能只需要整体字幕的处理，而不是分段推荐。

总结下来，系统设计应侧重于使用开源工具处理文本数据，利用OpenSearch的全文搜索和k-NN插件进行检索，推荐基于文本相似度和元数据标签，避免复杂的机器学习算法。
 </think> 

基于开源方案设计一个推荐视频RAG系统，结合字幕、截图、课后习题等视频信息，并使用OpenSearch作为向量存储，以下是系统设计的核心思路和架构。

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### **1. 系统目标**
- **基于内容推荐**：根据用户当前观看的视频内容，推荐相似的视频。
- **多模态信息利用**：结合字幕、截图、课后习题等信息，提升推荐的准确性。
- **轻量化实现**：避免复杂的深度学习模型，使用现有工具和资源。
- **高效检索**：利用OpenSearch的全文搜索和向量检索能力，实现快速相似性搜索。

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### **2. 系统架构设计**

#### **2.1 数据预处理与特征提取**
- **字幕处理**：
  - **解析字幕文件**：使用开源工具（如FFmpeg）提取字幕文件（如SRT、VTT格式），解析时间戳和文本内容。
  - **文本清洗**：去除时间戳、噪声（如广告、重复内容），提取纯文本。
  - **关键词提取**：使用开源工具（如Elasticsearch的Analysis插件）提取关键词和主题标签。
  - **文本向量化**：使用OpenSearch的`text_embedding`功能（如Sentence-BERT模型）生成字幕文本的向量表示。
- **截图处理**：
  - **提取关键帧**：使用FFmpeg从视频中提取关键帧（如每秒一帧）。
  - **OCR文字提取**：使用Tesseract OCR提取截图中的文字，生成文本描述。
  - **图像元数据**：将截图的OCR文本作为元数据，与视频关联存储。
- **课后习题处理**：
  - **解析习题文件**：提取习题的文本内容（如PDF、Word、TXT格式）。
  - **知识点提取**：使用规则匹配或关键词提取工具（如spaCy）提取知识点标签。
  - **文本向量化**：使用OpenSearch的`text_embedding`功能生成习题文本的向量表示。

#### **2.2 多模态特征融合**
- **文本融合**：将字幕、截图OCR文本、课后习题文本合并为一个综合文本描述。
- **向量融合**：将字幕、课后习题的向量进行加权平均，生成视频的综合向量表示。
- **元数据标签**：合并关键词、知识点标签，生成视频的元数据标签。

#### **2.3 向量存储与检索**
- **OpenSearch集成**：
  - 将视频的综合向量和元数据标签存储到OpenSearch中。
  - 使用OpenSearch的`k-NN`插件（k-Nearest Neighbors）实现基于向量的相似性搜索。
- **索引构建**：
  - 为视频向量、综合文本、元数据标签构建索引，支持全文搜索和向量检索。

#### **2.4 推荐生成**
- **基于相似性的推荐**：
  - 当用户观看某个视频时，系统提取该视频的向量表示，通过OpenSearch检索与其最相似的其他视频。
  - 支持多模态检索：用户可以通过输入文本（如关键词）或上传截图来查找相关视频。
- **基于标签的推荐**：
  - 根据视频的元数据标签（如知识点、主题），推荐具有相似标签的视频。
- **混合推荐**：
  - 结合向量相似度和文本匹配得分，生成最终推荐列表。

#### **2.5 用户交互模块**
- **输入**：用户当前观看的视频、文本查询、截图查询。
- **处理**：
  - 将用户输入转换为向量表示（如文本使用OpenSearch的`text_embedding`，截图使用OCR提取文本）。
  - 调用OpenSearch进行全文搜索和向量检索。
- **输出**：推荐的视频列表及其相似度得分。

---

### **3. 技术栈**

| 模块             | 技术/工具                          |
|------------------|-----------------------------------|
| 字幕处理         | FFmpeg、OpenSearch（text_embedding） |
| 截图处理         | FFmpeg、Tesseract OCR             |
| 课后习题处理     | spaCy、OpenSearch（text_embedding） |
| 多模态融合       | 加权平均、文本合并                |
| 向量存储         | OpenSearch（k-NN插件）            |
| 推荐生成         | 基于相似性的检索、标签匹配        |
| 用户交互         | Flask/Django、OpenSearch API      |

---

### **4. 实现步骤**

#### **4.1 数据预处理**
1. **字幕处理**：
   - 使用FFmpeg提取字幕文件，解析时间戳和文本内容。
   - 清洗字幕文本，提取关键词和主题标签。
   - 使用OpenSearch的`text_embedding`功能生成字幕向量。
2. **截图处理**：
   - 使用FFmpeg提取关键帧，保存为图像文件。
   - 使用Tesseract OCR提取截图中的文字，生成文本描述。
3. **课后习题处理**：
   - 解析习题文件，提取文本内容。
   - 使用spaCy提取知识点标签。
   - 使用OpenSearch的`text_embedding`功能生成习题向量。

#### **4.2 多模态特征融合**
- 将字幕、截图OCR文本、课后习题文本合并为综合文本描述。
- 将字幕、课后习题的向量进行加权平均，生成视频的综合向量。
- 合并关键词和知识点标签，生成视频的元数据标签。

#### **4.3 向量存储**
- 将视频的综合向量、综合文本、元数据标签存储到OpenSearch中。
- 构建索引，支持全文搜索和向量检索。

#### **4.4 推荐生成**
- **相似性推荐**：当用户观看某个视频时，提取其向量表示，通过OpenSearch检索最相似的视频。
- **标签推荐**：根据视频的元数据标签，推荐具有相似标签的视频。
- **多模态检索**：支持用户通过文本或截图查询相关视频。

#### **4.5 用户交互**
- 提供简单的Web界面（如Flask/Django），允许用户输入文本或上传截图进行查询。
- 调用OpenSearch API进行检索，显示推荐的视频列表及其相似度得分。

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### **5. 优化方向**

#### **5.1 实时推荐**
- 支持实时更新用户行为（如观看历史、点击记录），动态调整推荐结果。

#### **5.2 冷启动问题**
- 对于新用户或新视频，可以使用基于内容的推荐（如关键词匹配）或基于知识图谱的推荐（如知识点关联）。

#### **5.3 标签优化**
- 引入知识图谱，将视频标签与知识点、课程体系关联，提升推荐的语义准确性。

#### **5.4 用户反馈机制**
- 收集用户反馈（如点击、观看时长、评分），优化推荐模型。

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### **6. 总结**

该系统通过结合字幕、截图、课后习题等多模态信息，利用OpenSearch进行高效的全文搜索和向量检索，实现轻量级的视频推荐。系统架构简单，避免复杂算法，适合现有公司资源的快速落地。通过多模态融合和标签优化，系统能够为用户提供精准、多样化的视频推荐服务。

指定完成任务所需的步骤

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你是一名AI应用架构师，基于开源方案设计，不要涉及算法。根据视频信息设计一个推荐视频rag系统，视频信息包含字幕，截图，课后习题，向量存储使用opensearch
字幕格式如下

00:00:00,123 --> 00:00:05,456 [字幕] 欢迎来到本次课程，我们将学习如何设计一个推荐视频RAG系统。

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   你需要设计如何处理视频构建知识库
   再设计如何召回知识库

   输出如下

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<think> 
好的，我现在需要设计一个基于开源方案的推荐视频RAG系统，处理视频信息包括字幕、截图和课后习题，并使用OpenSearch作为向量存储。用户还特别提到字幕的格式示例，并要求设计如何处理视频构建知识库，以及如何召回知识库。同时，用户强调不要涉及复杂算法，所以需要尽量使用现有的开源工具和简单的方法。

首先，我需要明确系统的整体流程。知识库的构建和召回是两个主要部分。知识库构建涉及从视频中提取信息并存储到OpenSearch中，而召回则是根据用户输入或当前视频内容，从知识库中检索相关视频。

对于视频处理部分，字幕、截图和课后习题需要分别处理。字幕的格式是SRT，包含时间戳和文本内容，需要解析并提取文本。截图需要从视频中提取关键帧，并进行OCR处理以提取文字。课后习题可能需要解析文本文件，提取知识点。这些信息需要整合并存储到OpenSearch中，可能需要使用其全文搜索和向量检索功能。

在知识库构建阶段，需要确定如何将多模态数据转换为适合存储和检索的格式。由于用户要求避免复杂算法，可能不需要使用深度学习模型生成向量，而是依赖OpenSearch的内置功能，比如文本嵌入或者使用简单的词袋模型。不过，OpenSearch的k-NN插件可能需要向量，这时候可能需要使用预训练的模型，但用户可能接受这一点，只要不涉及自定义算法。

召回阶段需要根据用户查询或当前视频内容，在OpenSearch中进行检索。可能需要结合全文搜索（基于关键词）和向量相似度搜索（基于内容语义）。需要设计查询策略，比如将用户输入转换为向量，或者提取关键词进行匹配。

需要确保所有工具都是开源的，比如使用FFmpeg处理视频，Tesseract进行OCR，OpenSearch作为存储和检索引擎。可能还需要一个简单的Web界面或API来处理用户交互。

可能的挑战是如何在不使用复杂算法的情况下有效整合多模态信息。可能需要依赖文本匹配和元数据标签，而不是深度学习模型生成的向量。此外，处理字幕的时间戳可能需要将视频分段，但用户可能只需要整体字幕的处理，而不是分段推荐。

总结下来，知识库构建需要解析字幕、提取截图和OCR、处理课后习题，将文本信息存储到OpenSearch中，并可能生成向量。召回阶段使用OpenSearch的全文搜索和k-NN插件进行检索，结合关键词和向量相似度。整个过程需要使用开源工具，避免自定义算法。
 </think> 

### **基于开源方案的视频推荐RAG系统设计**

#### **一、系统目标**
- **知识库构建**：从视频的字幕、截图、课后习题中提取结构化信息，构建可检索的知识库。
- **知识召回**：根据用户输入或当前视频内容，从知识库中召回相似视频。
- **技术选型**：完全基于开源工具，避免复杂算法，使用OpenSearch作为核心存储与检索引擎。

---

### **二、知识库构建流程**

#### **1. 视频信息解析**
- **字幕处理**：
  - **工具**：FFmpeg（提取字幕文件）、Python（解析SRT格式）。
  - **步骤**：
    1. 使用FFmpeg从视频中提取字幕文件（如SRT格式）。
    2. 解析SRT文件，提取时间戳和文本内容，生成结构化数据：
       ```json
       {
         "video_id": "video_001",
         "subtitles": [
           {"start_time": "00:00:00,123", "end_time": "00:00:05,456", "text": "欢迎来到本次课程，我们将学习如何设计一个推荐视频RAG系统。"},
           ...
         ]
       }
       ```
    3. 清洗文本：去除时间戳、噪声（如广告、重复内容），保留纯文本。
- **截图处理**：
  - **工具**：FFmpeg（提取关键帧）、Tesseract OCR（文字识别）。
  - **步骤**：
    1. 使用FFmpeg按固定间隔（如每秒一帧）提取关键帧：
       ```bash
       ffmpeg -i input.mp4 -vf "fps=1" frame_%04d.png
       ```
    2. 使用Tesseract OCR提取截图中的文字，生成文本描述：
       ```json
       {
         "video_id": "video_001",
         "screenshots": [
           {"frame_id": "frame_0001", "text": "课程标题：推荐系统设计"},
           ...
         ]
       }
       ```
- **课后习题处理**：
  - **工具**：Python（解析文本文件）、正则表达式（提取知识点）。
  - **步骤**：
    1. 解析课后习题文件（如PDF、TXT），提取问题和答案文本。
    2. 使用规则匹配提取知识点标签（如"机器学习"、"推荐算法"）：
       ```json
       {
         "video_id": "video_001",
         "quiz": {
           "questions": ["什么是协同过滤？", "如何评估推荐系统？"],
           "tags": ["协同过滤", "推荐系统评估"]
         }
       }
       ```

#### **2. 数据整合与存储**
- **整合多模态数据**：
  - 合并字幕文本、截图OCR文本、课后习题文本，生成视频的综合描述：
    ```json
    {
      "video_id": "video_001",
      "content": "欢迎来到本次课程... 课程标题：推荐系统设计... 什么是协同过滤？",
      "tags": ["推荐系统", "协同过滤", "机器学习"]
    }
    ```
- **存储到OpenSearch**：
  - **索引设计**：
    - 字段：`video_id`（视频ID）、`content`（综合文本）、`tags`（标签）、`vector`（文本向量）。
  - **向量生成**：
    - 使用OpenSearch的`text_embedding`功能（内置Sentence-BERT模型）将`content`转换为向量。
  - **索引构建**：
    ```json
    PUT /video_knowledge_base
    {
      "mappings": {
        "properties": {
          "video_id": {"type": "keyword"},
          "content": {"type": "text"},
          "tags": {"type": "keyword"},
          "vector": {"type": "knn_vector", "dimension": 384}
        }
      }
    }
    ```
  - **数据写入**：
    - 使用Python脚本批量写入数据，调用OpenSearch的`_bulk` API。

---

### **三、知识召回流程**

#### **1. 用户查询处理**
- **输入类型**：
  - **文本查询**：用户输入关键词（如"推荐系统"）。
  - **截图查询**：用户上传截图，需提取文字。
  - **视频上下文**：用户正在观看的视频ID。
- **处理步骤**：
  - **文本查询**：
    1. 直接使用关键词在OpenSearch中进行全文搜索：
       ```json
       GET /video_knowledge_base/_search
       {
         "query": {
           "match": {"content": "推荐系统"}
         }
       }
       ```
  - **截图查询**：
    1. 使用Tesseract OCR提取截图文字。
    2. 将文字作为关键词查询：
       ```json
       GET /video_knowledge_base/_search
       {
         "query": {
           "match": {"content": "课程标题：推荐系统设计"}
         }
       }
       ```
  - **视频上下文**：
    1. 根据当前视频ID获取其`vector`字段。
    2. 使用OpenSearch的`knn`查询召回相似视频：
       ```json
       GET /video_knowledge_base/_search
       {
         "query": {
           "knn": {
             "vector": {
               "vector": [0.123, 0.456, ..., 0.789],
               "k": 10
             }
           }
         }
       }
       ```

#### **2. 混合检索策略**
- **组合全文搜索与向量检索**：
  - 使用OpenSearch的`bool`查询结合`match`和`knn`：
    ```json
    GET /video_knowledge_base/_search
    {
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {"match": {"content": "推荐系统"}},
            {"knn": {"vector": {"vector": [0.123, 0.456, ..., 0.789], "k": 10}}}
          ]
        }
      }
    }
    ```
- **标签过滤**：
  - 根据用户兴趣标签过滤结果：
    ```json
    GET /video_knowledge_base/_search
    {
      "query": {
        "bool": {
          "must": [{"match": {"content": "推荐系统"}}],
          "filter": [{"term": {"tags": "协同过滤"}}]
        }
      }
    }
    ```

---

### **四、技术栈与工具**

| 模块             | 工具/技术                          |
|------------------|-----------------------------------|
| 字幕提取         | FFmpeg                            |
| 字幕解析         | Python（srt库）                   |
| 截图提取         | FFmpeg                            |
| OCR文字识别      | Tesseract OCR                     |
| 课后习题解析     | Python（PyPDF2、正则表达式）       |
| 向量生成         | OpenSearch（text_embedding插件）   |
| 向量存储与检索   | OpenSearch（k-NN插件）            |
| 用户交互         | Flask/Django（Web API）           |

---

### **五、优化方向**
1. **实时更新**：
   - 使用消息队列（如Kafka）实时处理新视频数据，更新OpenSearch索引。
2. **冷启动问题**：
   - 对新视频，基于标签和关键词进行规则推荐。
3. **性能优化**：
   - 对OpenSearch索引进行分片和副本设置，提升查询速度。
4. **用户反馈**：
   - 记录用户点击行为，调整检索权重（如提升高点击率视频的排名）。

---

### **六、总结**
该系统通过开源工具处理视频的多模态信息（字幕、截图、课后习题），构建结构化知识库并存储到OpenSearch中。召回阶段结合全文搜索、向量相似度和标签过滤，实现精准推荐。整个流程避免复杂算法，依赖成熟开源工具，适合快速落地。

提供例子

复制代码

   提示词

Go 复制代码

你是一名AI应用架构师，基于开源方案设计，不要涉及算法。根据视频信息设计一个推荐视频rag系统，视频信息包含字幕，截图，课后习题，向量存储使用opensearch
字幕格式如下

00:00:00,123 --> 00:00:05,456 [字幕] 欢迎来到本次课程，我们将学习如何设计一个推荐视频RAG系统。

复制代码

   你需要设计如何处理视频构建知识库
   举例：视频字幕，视频截图，课后习题都存在es库中了，需要如何处理信息，字幕和视频截图都很多，如何有效处理
   再设计如何召回知识库

输出

YAML 复制代码

### **基于开源方案的视频推荐RAG系统设计**

#### **一、系统目标**
- **知识库构建**：从视频的字幕、截图、课后习题中提取结构化信息，构建可检索的知识库。
- **知识召回**：根据用户输入或当前视频内容，从知识库中召回相似视频。
- **技术选型**：完全基于开源工具，避免复杂算法，使用OpenSearch作为核心存储与检索引擎。

---

### **二、知识库构建流程**

#### **1. 视频信息解析**
- **字幕处理**：
  - **工具**：FFmpeg（提取字幕文件）、Python（解析SRT格式）。
  - **步骤**：
    1. 使用FFmpeg从视频中提取字幕文件（如SRT格式）。
    2. 解析SRT文件，提取时间戳和文本内容，生成结构化数据：
       ```json
       {
         "video_id": "video_001",
         "subtitles": [
           {"start_time": "00:00:00,123", "end_time": "00:00:05,456", "text": "欢迎来到本次课程，我们将学习如何设计一个推荐视频RAG系统。"},
           ...
         ]
       }
       ```
    3. 清洗文本：去除时间戳、噪声（如广告、重复内容），保留纯文本。
- **截图处理**：
  - **工具**：FFmpeg（提取关键帧）、Tesseract OCR（文字识别）。
  - **步骤**：
    1. 使用FFmpeg按固定间隔（如每秒一帧）提取关键帧：
       ```bash
       ffmpeg -i input.mp4 -vf "fps=1" frame_%04d.png
       ```
    2. 使用Tesseract OCR提取截图中的文字，生成文本描述：
       ```json
       {
         "video_id": "video_001",
         "screenshots": [
           {"frame_id": "frame_0001", "text": "课程标题：推荐系统设计"},
           ...
         ]
       }
       ```
- **课后习题处理**：
  - **工具**：Python（解析文本文件）、正则表达式（提取知识点）。
  - **步骤**：
    1. 解析课后习题文件（如PDF、TXT），提取问题和答案文本。
    2. 使用规则匹配提取知识点标签（如"机器学习"、"推荐算法"）：
       ```json
       {
         "video_id": "video_001",
         "quiz": {
           "questions": ["什么是协同过滤？", "如何评估推荐系统？"],
           "tags": ["协同过滤", "推荐系统评估"]
         }
       }
       ```

#### **2. 数据整合与存储**
- **整合多模态数据**：
  - 合并字幕文本、截图OCR文本、课后习题文本，生成视频的综合描述：
    ```json
    {
      "video_id": "video_001",
      "content": "欢迎来到本次课程... 课程标题：推荐系统设计... 什么是协同过滤？",
      "tags": ["推荐系统", "协同过滤", "机器学习"]
    }
    ```
- **存储到OpenSearch**：
  - **索引设计**：
    - 字段：`video_id`（视频ID）、`content`（综合文本）、`tags`（标签）、`vector`（文本向量）。
  - **向量生成**：
    - 使用OpenSearch的`text_embedding`功能（内置Sentence-BERT模型）将`content`转换为向量。
  - **索引构建**：
    ```json
    PUT /video_knowledge_base
    {
      "mappings": {
        "properties": {
          "video_id": {"type": "keyword"},
          "content": {"type": "text"},
          "tags": {"type": "keyword"},
          "vector": {"type": "knn_vector", "dimension": 384}
        }
      }
    }
    ```
  - **数据写入**：
    - 使用Python脚本批量写入数据，调用OpenSearch的`_bulk` API。

---

### **三、知识召回流程**

#### **1. 用户查询处理**
- **输入类型**：
  - **文本查询**：用户输入关键词（如"推荐系统"）。
  - **截图查询**：用户上传截图，需提取文字。
  - **视频上下文**：用户正在观看的视频ID。
- **处理步骤**：
  - **文本查询**：
    1. 直接使用关键词在OpenSearch中进行全文搜索：
       ```json
       GET /video_knowledge_base/_search
       {
         "query": {
           "match": {"content": "推荐系统"}
         }
       }
       ```
  - **截图查询**：
    1. 使用Tesseract OCR提取截图文字。
    2. 将文字作为关键词查询：
       ```json
       GET /video_knowledge_base/_search
       {
         "query": {
           "match": {"content": "课程标题：推荐系统设计"}
         }
       }
       ```
  - **视频上下文**：
    1. 根据当前视频ID获取其`vector`字段。
    2. 使用OpenSearch的`knn`查询召回相似视频：
       ```json
       GET /video_knowledge_base/_search
       {
         "query": {
           "knn": {
             "vector": {
               "vector": [0.123, 0.456, ..., 0.789],
               "k": 10
             }
           }
         }
       }
       ```

#### **2. 混合检索策略**
- **组合全文搜索与向量检索**：
  - 使用OpenSearch的`bool`查询结合`match`和`knn`：
    ```json
    GET /video_knowledge_base/_search
    {
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {"match": {"content": "推荐系统"}},
            {"knn": {"vector": {"vector": [0.123, 0.456, ..., 0.789], "k": 10}}}
          ]
        }
      }
    }
    ```
- **标签过滤**：
  - 根据用户兴趣标签过滤结果：
    ```json
    GET /video_knowledge_base/_search
    {
      "query": {
        "bool": {
          "must": [{"match": {"content": "推荐系统"}}],
          "filter": [{"term": {"tags": "协同过滤"}}]
        }
      }
    }
    ```

---

### **四、技术栈与工具**

| 模块             | 工具/技术                          |
|------------------|-----------------------------------|
| 字幕提取         | FFmpeg                            |
| 字幕解析         | Python（srt库）                   |
| 截图提取         | FFmpeg                            |
| OCR文字识别      | Tesseract OCR                     |
| 课后习题解析     | Python（PyPDF2、正则表达式）       |
| 向量生成         | OpenSearch（text_embedding插件）   |
| 向量存储与检索   | OpenSearch（k-NN插件）            |
| 用户交互         | Flask/Django（Web API）           |

---

### **五、优化方向**
1. **实时更新**：
   - 使用消息队列（如Kafka）实时处理新视频数据，更新OpenSearch索引。
2. **冷启动问题**：
   - 对新视频，基于标签和关键词进行规则推荐。
3. **性能优化**：
   - 对OpenSearch索引进行分片和副本设置，提升查询速度。
4. **用户反馈**：
   - 记录用户点击行为，调整检索权重（如提升高点击率视频的排名）。

---

### **六、总结**
该系统通过开源工具处理视频的多模态信息（字幕、截图、课后习题），构建结构化知识库并存储到OpenSearch中。召回阶段结合全文搜索、向量相似度和标签过滤，实现精准推荐。整个流程避免复杂算法，依赖成熟开源工具，适合快速落地。

指定所输出长度

Go 复制代码

你是一名AI应用架构师，基于开源方案设计，不要涉及算法。根据视频信息设计一个推荐视频rag系统，视频信息包含字幕，截图，课后习题，向量存储使用opensearch
字幕格式如下

00:00:00,123 --> 00:00:05,456 [字幕] 欢迎来到本次课程，我们将学习如何设计一个推荐视频RAG系统。

markdown 复制代码

你需要设计如何处理视频构建知识库
    举例：视频字幕，视频截图，课后习题都存在es库中了，需要如何处理信息，字幕和视频截图都很多，如何有效处理
再设计如何召回知识库
方案设计简洁明了，突出重点，控制在10000万字以内

输出

YAML 复制代码

### **基于开源方案的视频推荐RAG系统设计**

#### **一、系统目标**
- **知识库构建**：从视频的字幕、截图、课后习题中提取结构化信息，构建可检索的知识库。
- **知识召回**：根据用户输入或当前视频内容，从知识库中召回相似视频。
- **技术选型**：完全基于开源工具，避免复杂算法，使用OpenSearch作为核心存储与检索引擎。

---

### **二、知识库构建流程**

#### **1. 视频信息解析**
- **字幕处理**：
  - **工具**：FFmpeg（提取字幕文件）、Python（解析SRT格式）。
  - **步骤**：
    1. 使用FFmpeg从视频中提取字幕文件（如SRT格式）。
    2. 解析SRT文件，提取时间戳和文本内容，生成结构化数据：
       ```json
       {
         "video_id": "video_001",
         "subtitles": [
           {"start_time": "00:00:00,123", "end_time": "00:00:05,456", "text": "欢迎来到本次课程，我们将学习如何设计一个推荐视频RAG系统。"},
           ...
         ]
       }
       ```
    3. 清洗文本：去除时间戳、噪声（如广告、重复内容），保留纯文本。
- **截图处理**：
  - **工具**：FFmpeg（提取关键帧）、Tesseract OCR（文字识别）。
  - **步骤**：
    1. 使用FFmpeg按固定间隔（如每秒一帧）提取关键帧：
       ```bash
       ffmpeg -i input.mp4 -vf "fps=1" frame_%04d.png
       ```
    2. 使用Tesseract OCR提取截图中的文字，生成文本描述：
       ```json
       {
         "video_id": "video_001",
         "screenshots": [
           {"frame_id": "frame_0001", "text": "课程标题：推荐系统设计"},
           ...
         ]
       }
       ```
- **课后习题处理**：
  - **工具**：Python（解析文本文件）、正则表达式（提取知识点）。
  - **步骤**：
    1. 解析课后习题文件（如PDF、TXT），提取问题和答案文本。
    2. 使用规则匹配提取知识点标签（如"机器学习"、"推荐算法"）：
       ```json
       {
         "video_id": "video_001",
         "quiz": {
           "questions": ["什么是协同过滤？", "如何评估推荐系统？"],
           "tags": ["协同过滤", "推荐系统评估"]
         }
       }
       ```

#### **2. 数据整合与存储**
- **整合多模态数据**：
  - 合并字幕文本、截图OCR文本、课后习题文本，生成视频的综合描述：
    ```json
    {
      "video_id": "video_001",
      "content": "欢迎来到本次课程... 课程标题：推荐系统设计... 什么是协同过滤？",
      "tags": ["推荐系统", "协同过滤", "机器学习"]
    }
    ```
- **存储到OpenSearch**：
  - **索引设计**：
    - 字段：`video_id`（视频ID）、`content`（综合文本）、`tags`（标签）、`vector`（文本向量）。
  - **向量生成**：
    - 使用OpenSearch的`text_embedding`功能（内置Sentence-BERT模型）将`content`转换为向量。
  - **索引构建**：
    ```json
    PUT /video_knowledge_base
    {
      "mappings": {
        "properties": {
          "video_id": {"type": "keyword"},
          "content": {"type": "text"},
          "tags": {"type": "keyword"},
          "vector": {"type": "knn_vector", "dimension": 384}
        }
      }
    }
    ```
  - **数据写入**：
    - 使用Python脚本批量写入数据，调用OpenSearch的`_bulk` API。

---

### **三、知识召回流程**

#### **1. 用户查询处理**
- **输入类型**：
  - **文本查询**：用户输入关键词（如"推荐系统"）。
  - **截图查询**：用户上传截图，需提取文字。
  - **视频上下文**：用户正在观看的视频ID。
- **处理步骤**：
  - **文本查询**：
    1. 直接使用关键词在OpenSearch中进行全文搜索：
       ```json
       GET /video_knowledge_base/_search
       {
         "query": {
           "match": {"content": "推荐系统"}
         }
       }
       ```
  - **截图查询**：
    1. 使用Tesseract OCR提取截图文字。
    2. 将文字作为关键词查询：
       ```json
       GET /video_knowledge_base/_search
       {
         "query": {
           "match": {"content": "课程标题：推荐系统设计"}
         }
       }
       ```
  - **视频上下文**：
    1. 根据当前视频ID获取其`vector`字段。
    2. 使用OpenSearch的`knn`查询召回相似视频：
       ```json
       GET /video_knowledge_base/_search
       {
         "query": {
           "knn": {
             "vector": {
               "vector": [0.123, 0.456, ..., 0.789],
               "k": 10
             }
           }
         }
       }
       ```

#### **2. 混合检索策略**
- **组合全文搜索与向量检索**：
  - 使用OpenSearch的`bool`查询结合`match`和`knn`：
    ```json
    GET /video_knowledge_base/_search
    {
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {"match": {"content": "推荐系统"}},
            {"knn": {"vector": {"vector": [0.123, 0.456, ..., 0.789], "k": 10}}}
          ]
        }
      }
    }
    ```
- **标签过滤**：
  - 根据用户兴趣标签过滤结果：
    ```json
    GET /video_knowledge_base/_search
    {
      "query": {
        "bool": {
          "must": [{"match": {"content": "推荐系统"}}],
          "filter": [{"term": {"tags": "协同过滤"}}]
        }
      }
    }
    ```

---

### **四、技术栈与工具**

| 模块             | 工具/技术                          |
|------------------|-----------------------------------|
| 字幕提取         | FFmpeg                            |
| 字幕解析         | Python（srt库）                   |
| 截图提取         | FFmpeg                            |
| OCR文字识别      | Tesseract OCR                     |
| 课后习题解析     | Python（PyPDF2、正则表达式）       |
| 向量生成         | OpenSearch（text_embedding插件）   |
| 向量存储与检索   | OpenSearch（k-NN插件）            |
| 用户交互         | Flask/Django（Web API）           |

---

### **五、优化方向**
1. **实时更新**：
   - 使用消息队列（如Kafka）实时处理新视频数据，更新OpenSearch索引。
2. **冷启动问题**：
   - 对新视频，基于标签和关键词进行规则推荐。
3. **性能优化**：
   - 对OpenSearch索引进行分片和副本设置，提升查询速度。
4. **用户反馈**：
   - 记录用户点击行为，调整检索权重（如提升高点击率视频的排名）。

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### **六、总结**
该系统通过开源工具处理视频的多模态信息（字幕、截图、课后习题），构建结构化知识库并存储到OpenSearch中。召回阶段结合全文搜索、向量相似度和标签过滤，实现精准推荐。整个流程避免复杂算法，依赖成熟开源工具，适合快速落地。

提供参考文件

Go 复制代码

你是一名AI应用架构师，基于开源方案设计，不要涉及算法。根据视频信息设计一个推荐视频rag系统，视频信息包含字幕，截图，课后习题，向量存储使用opensearch
你需要设计如何处理视频构建知识库
举例：视频字幕，视频截图，课后习题都存在es库中了，需要如何处理信息，字幕和视频截图都很多，如何有效处理
再设计如何召回知识库
方案设计简洁明了，突出重点，控制在10000万字以内
##参考内容：
数据已存在，不需要考虑数据采集和存储，只需要考虑如何处理和召回
字幕格式如下

00:00:01,123 --> 00:00:05,456 [字幕] 欢迎来到本次课程，我们将学习如何设计一个推荐视频RAG系统。

ini 复制代码

字幕对应图片格式如下
00:00:01,123=>image_1.jpg
课后习题格式如下