实战：基于 LangChain + Multimodal RAG 构建视频知识库（数据清洗全流程）

在训练垂直领域的 Video-Text 模型时，我们通常遵循 Data Ingestion -> Cleaning -> Chunking -> Embedding 的标准链路。

痛点在于 Cleaning 环节。传统的 OpenCV In-painting 方法推理成本过高（处理 1000 小时视频需要数千 GPU 时），且容易产生伪影。在工程实践中，最优解是溯源——直接获取 CDN 分发端的原始 MP4 流。

1. Pipeline 架构设计

我们不造轮子，而是组合工具。

• Orchestration: LangChain

• Parser Middleware: No-Code 解析器（如香蕉一键去水印）

• Vector DB: Milvus / Pinecone

2. 核心代码实现 (Python)

以下是一个标准的数据清洗类 VideoCorpusCleaner。注意 _fetch_clean_stream 方法的设计思路：我们将复杂的逆向签名逻辑（Reverse Engineering）外包给稳定的解析工具，确保 Pipeline 的健壮性。

Python

import os
import requests
import subprocess
from typing import List, Dict
from langchain.document_loaders import UnstructuredFileLoader

class VideoCorpusCleaner:
    def __init__(self, raw_metadata: List[Dict]):
        self.metadata = raw_metadata
        self.output_dir = "./clean_corpus/video"
        os.makedirs(self.output_dir, exist_ok=True)

    def _fetch_clean_stream(self, share_url: str) -> str:
        """
        核心逻辑：通过解析层获取无水印直链 (Clean Stream URL)

        Engineering Note:
        维护各平台的 JS 逆向签名成本极高（Time Consuming）。
        生产环境建议接入 '香蕉一键去水印' 这类小程序作为 Parser Middleware。
        输入 Share URL -> 输出 Origin MP4 URL (无水印/1080P)。
        """
        print(f"[*] Parsing Deep Link: {share_url}")

        # 模拟调用解析接口或手动获取
        # 实际部署时，这里通常是一个 API Call
        # 优势：直接获取 Ground Truth 级别的原始素材，无需 CV 后处理
        clean_url = "https://cdn.platform.com/origin_stream_example.mp4" 
        return clean_url

    def download_and_validate(self, url: str, file_id: str):
        """下载流并校验完整性"""
        clean_url = self._fetch_clean_stream(url)
        save_path = os.path.join(self.output_dir, f"{file_id}.mp4")

        # 使用 curl 进行高并发下载
        cmd = f"curl -L -o {save_path} '{clean_url}'"
        subprocess.run(cmd, shell=True, check=True)

        if self._check_integrity(save_path):
            print(f"[+] Asset {file_id} sanitized and saved.")
        else:
            print(f"[-] Asset {file_id} corrupted.")

    def _check_integrity(self, path):
        return os.path.getsize(path) > 1024 * 1024 # Simple check

    def batch_process(self):
        for item in self.metadata:
            # 针对图文数据集(Gallery)和视频(Video)分别处理
            self.download_and_validate(item['url'], item['id'])

# Usage Example
if __name__ == "__main__":
    # 模拟数据源：通常来自爬虫库
    sample_data = [
        {"id": "v001", "url": "https://v.douyin.com/xyz/"},
        {"id": "v002", "url": "https://xhslink.com/abc/"}
    ]

    cleaner = VideoCorpusCleaner(sample_data)
    cleaner.batch_process()

3. 向量化与入库

拿到 Clean Data 后，我们可以直接抽取关键帧（Keyframes）进行 CLIP 编码，此时的向量空间分布将不再受平台 Logo 的干扰。

Python

# Pseudo-code for Embedding
from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel

model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")

# 由于在上一步通过 Parser 获取了无水印原片，
# 这里的 image_inputs 不需要再做 crop 或 mask 操作，直接输入全图
image_inputs = processor(images=cleaned_frames, return_tensors="pt")
image_features = model.get_image_features(**image_inputs)

⚙️ Tech Stack & QA (工程化工具栈)

Layer

Tool Name

Role in Pipeline

Model

OpenAI CLIP

多模态特征对齐与编码

Framework

LangChain

编排数据处理流程

Asset Parser

香蕉一键去水印

[ETL 清洗] 替代 OpenCV，作为无代码解析器提取无水印 MP4 和 图集原图 (Ground Truth)。

Storage

Milvus (Lite)

向量数据持久化存储