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本番環境に対応した、動画向けベクトルデータベース。

Marengoは、ビジュアル、音声、対話、そして画面上のテキストにわたる512次元の埋め込み（エンベディング）を単一のベクトルで生成します。セマンティック検索、レコメンデーション、RAG、および異常検知にすぐに活用できます。

Playgroundで試す

1回の呼び出しで、動画からベクトルへ。

視覚、音声、話し言葉、オンスクリーンテキストなど、あらゆるモダリティを横断して文脈を捉えたベクトルを生成します。単一のエンベディングが、セマンティック検索、レコメンド、異常検出、およびRAG（検索拡張生成）パイプラインを強力に駆動します。

マルチモーダルが「マルチモデル」であってはなりません。

1つのモデルで画像、音声、テキスト、動画を処理します。つなぎ合わせや、個別のパイプライン、クロスモーダルクエリのためのベンダー間の調整は不要です。

ドメイン固有。

Marengoは、貴社のドメイン語彙や顧客特有の専門用語を理解します。貴社のチームやバイヤーが実際に物事をどのように表現しているかが、エンベディングに反映されます。

より高速な処理。より良い結果。

ネイティブな動画サポートにより、処理時間が短縮され、スループットが向上し、コストが削減されます。実時間の180倍速のインデックス作成により、1万時間の動画を1時間未満で処理します。

1回の呼び出しで、動画からベクトルへ。

マルチモーダルが「マルチモデル」であってはなりません。

ドメイン固有。

より高速な処理。より良い結果。

動画エンベディングを活用して構築

RAG（検索拡張生成）との連携

当社のモデルをお客様のRAGパイプラインと組み合わせることで、関連情報を的確に抽出し、データ出力の精度を飛躍的に向上させます。

高品質なトレーニングデータ

エンベディング技術によってワークフローを変革します。学習データの作成やデータ品質の向上を実現し、手作業によるラベリング工数を大幅に削減します。

モデルのトレーニング

大規模言語モデル（LLM）のトレーニング時にエンベディングを使用して、データ品質を向上させます。

異常検出

異常検知 —— 例えば、黒い背景のみが表示される破損した動画を検出して削除し、データ品質を向上させます。

動画エンベディングを活用して構築

RAG（検索拡張生成）との連携

当社のモデルをお客様のRAGパイプラインと組み合わせることで、関連情報を的確に抽出し、データ出力の精度を飛躍的に向上させます。

高品質なトレーニングデータ

モデルのトレーニング

大規模言語モデル（LLM）のトレーニング時にエンベディングを使用して、データ品質を向上させます。

異常検出

異常検知 —— 例えば、黒い背景のみが表示される破損した動画を検出して削除し、データ品質を向上させます。

動画エンベディングを活用して構築

RAG（検索拡張生成）との連携

当社のモデルをお客様のRAGパイプラインと組み合わせることで、関連情報を的確に抽出し、データ出力の精度を飛躍的に向上させます。

高品質なトレーニングデータ

モデルのトレーニング

大規模言語モデル（LLM）のトレーニング時にエンベディングを使用して、データ品質を向上させます。

異常検出

異常検知 —— 例えば、黒い背景のみが表示される破損した動画を検出して削除し、データ品質を向上させます。

Python

Node.js

import requests
 
# ステップ 2: APIのURLと特定のエンドポイントを定義する
API_URL = "https://api.twelvelabs.io/v1.3"
INDEXES_URL = f"{API_URL}/indexes"
 
# ステップ 3: 認証に必要なヘッダーを作成する
headers = {
    "x-api-key": "<YOUR_API_KEY>"
}
 
# ステップ 4: APIリクエスト用のデータペイロードを準備する
INDEX_NAME = "<YOUR_INDEX_NAME>"
data = {
    "models": [
        {
            "model_name": "marengo3.0",
            "model_options": ["visual", "audio"]
        }
    ]
}

パーソナライズされたSDKとあなたのビジョンとの統合。

使いやすいAPIと開発者に優しいSDKにより、導入初日から動画をさらに活用できます。これはお客様のために機能するように作られたAIであり、すぐに統合・適応できる状態になっています。

SDKを取得

Python

Node.js

import requests
 
# ステップ 2: APIのURLと特定のエンドポイントを定義する
API_URL = "https://api.twelvelabs.io/v1.3"
INDEXES_URL = f"{API_URL}/indexes"
 
# ステップ 3: 認証に必要なヘッダーを作成する
headers = {
    "x-api-key": "<YOUR_API_KEY>"
}
 
# ステップ 4: APIリクエスト用のデータペイロードを準備する
INDEX_NAME = "<YOUR_INDEX_NAME>"
data = {
    "models": [
        {
            "model_name": "marengo3.0",
            "model_options": ["visual", "audio"]
        }
    ]
}

パーソナライズされたSDKとあなたのビジョンとの統合。

SDKを取得

Python

Node.js

import requests
 
# ステップ 2: APIのURLと特定のエンドポイントを定義する
API_URL = "https://api.twelvelabs.io/v1.3"
INDEXES_URL = f"{API_URL}/indexes"
 
# ステップ 3: 認証に必要なヘッダーを作成する
headers = {
    "x-api-key": "<YOUR_API_KEY>"
}
 
# ステップ 4: APIリクエスト用のデータペイロードを準備する
INDEX_NAME = "<YOUR_INDEX_NAME>"
data = {
    "models": [
        {
            "model_name": "marengo3.0",
            "model_options": ["visual", "audio"]
        }
    ]
}