В статье обсуждаются проблемы и решения для создания продвинутой системы поиска видео. Основная проблема заключается в огромном объеме видеоматериалов и сложности извлечения релевантных моментов. Решение предполагает мультимодальный подход, интегрирующий различные модели ИИ для анализа различных аспектов видеоконтента. Этот подход требует объединения разнообразных данных из специализированных моделей в целостную систему интеллекта реального времени. Архитектура системы ориентирована на обработку в масштабе, эффективную обработку миллиардов точек данных. Трехэтапный процесс, включающий транзакционное сохранение, автономное объединение данных и индексирование для поиска в реальном времени, обеспечивает целостность данных и оперативность. Процесс использует разделенный конвейер, чтобы избежать узких мест во время процесса приема данных. Служба поиска предлагает такие функции, как предварительная обработка запросов, точная настройка семантического поиска и расширенный текстовый анализ для получения точных результатов. Она также включает сопоставление фраз, анализ N-грамм и нечеткое сопоставление для повышения точности поиска. Система предоставляет агрегации и гибкую группировку, чтобы обеспечить более нюансированный поиск. В целом, цель состоит в том, чтобы расширить возможности кинематографистов, предоставив мощный инструмент для обнаружения релевантного видеоконтента.