セマンティックAIビデオ検索：動画内の瞬間を見つける

検索

すべてのビデオから、大切な瞬間をすべて見つけ出します。

Marengoを搭載。視覚情報、音声、対話、そして画面上のテキストを横断するマルチモーダル検索。

Playgroundで試す

Marengoでできること。

自然言語、参照画像、またはその両方を使用して、動画全体から適切な瞬間を見つけます。お客様の領域に合わせてファインチューニング可能なマルチモーダル検索。

さまざまなモダリティにわたる検索。

視覚、音声、言語の入力を単一のエンベディングに結合します。1つのクエリで、何が話され、何が映され、何が聞こえたかを同時に参照できます。

テキストまたは画像でクエリを実行します。

テキスト、参照画像、またはその両方を1つのエンベディングに融合させてクエリを実行します。1枚の写真から選手を見つけたり、ロゴからブランドを見つけたり、誰かが言ったことからその瞬間を見つけたりできます。

自然言語で見つける

Marengoはお客様の語彙を理解します。スポーツ用語、法律用語、社内製品名、顧客特有の専門用語など。モデルはチームが使用する言葉を学習します。

Marengoでできること。

さまざまなモダリティにわたる検索。

視覚、音声、言語の入力を単一のエンベディングに結合します。1つのクエリで、何が話され、何が映され、何が聞こえたかを同時に参照できます。

テキストまたは画像でクエリを実行します。

自然言語で見つける

チームがMarengoで構築している領域

シーン選択

制作ワークフローを強化するために、最も影響力のあるシーンを特定します。

コンテンツディスカバリ

映像内、または膨大なビデオアーカイブ全体から特定の瞬間を検索します。

カスタマー検索の強化

プラットフォーム上のあらゆる動画の瞬間を、顧客が簡単に見つけられるようにします。

多言語検索

100以上の言語に対応しており、ユーザーは自身の母国語で検索することができます。

アセット管理

自然言語でのクエリを使用して、ペタバイト規模のデータをくまなく探索します。

監視

調査の実施や証拠管理のために、正確な瞬間をピンポイントで特定します。

コンテキスト広告

エンゲージメントを高めるために、関連するメディアの瞬間に広告を見つけてマッチングさせます。

ドメイン特化型検索

お客様の分野の専門用語で検索できるよう、当社のモデルを微調整します。

チームがMarengoで構築している領域

シーン選択

制作ワークフローを強化するために、最も影響力のあるシーンを特定します。

コンテンツディスカバリ

映像内、または膨大なビデオアーカイブ全体から特定の瞬間を検索します。

カスタマー検索の強化

プラットフォーム上のあらゆる動画の瞬間を、顧客が簡単に見つけられるようにします。

多言語検索

100以上の言語に対応しており、ユーザーは自身の母国語で検索することができます。

アセット管理

自然言語でのクエリを使用して、ペタバイト規模のデータをくまなく探索します。

監視

調査の実施や証拠管理のために、正確な瞬間をピンポイントで特定します。

コンテキスト広告

エンゲージメントを高めるために、関連するメディアの瞬間に広告を見つけてマッチングさせます。

ドメイン特化型検索

お客様の分野の専門用語で検索できるよう、当社のモデルを微調整します。

チームがMarengoで構築している領域

シーン選択

制作ワークフローを強化するために、最も影響力のあるシーンを特定します。

コンテンツディスカバリ

映像内、または膨大なビデオアーカイブ全体から特定の瞬間を検索します。

カスタマー検索の強化

プラットフォーム上のあらゆる動画の瞬間を、顧客が簡単に見つけられるようにします。

多言語検索

100以上の言語に対応しており、ユーザーは自身の母国語で検索することができます。

アセット管理

自然言語でのクエリを使用して、ペタバイト規模のデータをくまなく探索します。

監視

調査の実施や証拠管理のために、正確な瞬間をピンポイントで特定します。

コンテキスト広告

エンゲージメントを高めるために、関連するメディアの瞬間に広告を見つけてマッチングさせます。

ドメイン特化型検索

お客様の分野の専門用語で検索できるよう、当社のモデルを微調整します。

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"]
        }
    ]
}