多模态嵌入技术构建可扩展视频搜索系统
AWS Machine Learning Blog2026/03/12 23:59机翻/自动摘要/自动分类
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摘要
本文介绍了一种基于 Amazon Nova 和 OpenSearch Service 的多模态视频搜索系统，通过语义嵌入实现自然语言搜索。系统处理了超过79万个视频，支持文本到视频、视频到视频和混合搜索模式，性能测试显示其搜索效率较高。文章提供了技术实现细节和成本分析，对开发者和研究人员具有参考价值。
正文
本文探讨了如何利用 Amazon Nova 和 Amazon OpenSearch Service 构建一个可扩展的多模态视频搜索系统，以实现对大规模视频数据集的自然语言搜索。通过处理来自 AWS Open Data Registry 的两个数据集（Multimedia Commons 和 MEVA），系统展示了如何超越传统手动标注和关键词搜索，采用语义搜索技术全面捕捉视频内容信息。处理792,270个视频（总计8,480小时）耗时41小时，总成本为50,960美元，其中视频导入成本为18,088美元，OpenSearch Service 费用根据实例类型不同而有所差异。系统采用异步处理和任务队列机制，结合 Amazon EC2 实例和 Amazon Bedrock 的 Nova Multimodal Embeddings 功能生成音视频嵌入。搜索流程支持文本到视频、视频到视频和混合搜索三种模式，分别使用语义k-NN、BM25和混合算法实现。性能测试显示，语义k-NN搜索平均耗时约76毫秒，BM25为30毫秒，混合搜索为106毫秒。存储需求方面，k-NN索引占用28.8 GB，文本索引占用1.0 GB，总存储为29.8 GB。文章还提到可通过 AWS Batch 实现视频数据的并行处理，以提升系统扩展性。