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Video RAG Systems

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Video RAG Systems

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Instructeur : Edureka

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niveau Débutant

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5 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Build a repeatable video ingestion pipeline and structured knowledge base.

  • Implement semantic, metadata, and hybrid retrieval against a vector database.

  • Return precise timestamped segments and search across a multi-video collection.

  • Connect retrieval to an LLM to build video Q&A and a conversational assistant.

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septembre 2026

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6 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Il y a 3 modules dans ce cours

This module introduces the end-to-end architecture of VideoRAG systems and explores the workflow required to transform raw videos into searchable AI-ready assets. Learners explore video ingestion, knowledge base creation, indexing strategies, and vector database integration to build a complete retrieval pipeline for video content.

Inclus

7 vidéos3 lectures2 devoirs

This module focuses on retrieval techniques that enable VideoRAG systems to identify and access relevant video information efficiently. Learners explore semantic search, metadata filtering, timestamp-based retrieval, multi-video search, and retrieval optimisation strategies to improve accuracy and relevance of retrieved content.

Inclus

5 vidéos2 lectures2 devoirs

This module introduces conversational AI workflows built on top of VideoRAG systems, enabling users to ask questions and receive grounded responses from video content. Learners explore retrieval-augmented answering, LLM integration, prompt engineering, and conversational video assistants for creating interactive AI-powered video applications.

Inclus

6 vidéos2 lectures2 devoirs

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