Weaviate • vector database(@weaviate_io)
停止像对待文本一样处理视频
7.5Score
TL;DR · AI 摘要
视频搜索不再依赖转录文本或元数据，可直接通过多模态模型嵌入视频片段进行检索。
核心要点
- 使用 Gemini embedding 2 多模态模型直接嵌入视频片段。
- 将原始视频切分为重叠片段并存储在 Weaviate 向量数据库中。
- 无需预处理转录，即可基于视频内容直接检索关键时刻并生成答案。
结构提纲
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视频搜索应摆脱对转录文本和元数据的依赖，转向直接嵌入视频内容。
通过切分视频片段、使用多模态嵌入模型并存储于向量数据库来实现检索。
- §应用效果
系统能直接定位关键时刻并基于真实视频内容生成有依据的答案。
思维导图
用一张图看清主题之间的关系。
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- 原生视频搜索
- 核心优势
- 无需转录文本
- 无需元数据
- 实现管道
- 切分重叠片段
- Gemini 多模态嵌入
- 存储于 Weaviate
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
你不需要转录文本。你不需要元数据。你现在可以直接嵌入视频进行搜索。
将原始视频切分为重叠片段 → 使用 Gemini embedding 2 多模态模型嵌入 → 存储在 Weaviate 中。
无需预处理技巧。你提出问题，它就能找到正确的时刻并从中回答。
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打开原文停止像对待文本一样对待视频。你不需要转录文本。你不需要元数据。你现在可以直接嵌入视频以进行搜索。流程非常简单：
→ 将原始视频分割成重叠的片段 → 使用 Gemini embedding 2 multimodal 进行嵌入 → 存储在 Weaviate 中 → 检索确切的关键时刻 → 基于真实视频生成答案
无需预处理技巧。你提出一个问题，它就能找到正确的时刻并据此回答。
Notebook 链接：github.com/weaviate/recip 完整的多模态指南：weaviate.io/blog/multimoda
