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텍스트나
이미지로
장면 검색
자연어로 질문하거나 이미지를 입력하면,
수천 시간 분량의 영상 속
유사 장면을 빠르게 찾아냅니다.
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텍스트나 이미지로 검색하세요
자연어 문장이나 이미지를 사용해 수백 페타바이트의 영상 속에서 의미 있는 순간들을 빠르고 손쉽게 찾아보세요.
Search 02
모든 요소를
통찰하는 검색
음성, 대사, 자막, 시각적 정보까지—
영상 속 모든 정보를 탐색하고
그동안 감춰져 있던 인사이트를 찾아보세요.
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모든 모달리티를 아우르는 검색
음성, 자막, 오디오, 영상까지 - 영상 속 모든 정보를 하나로 연결해 숨겨진 인사이트까지 발굴합니다.
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비즈니스 언어로
검색
트웰브랩스의 파운데이션 모델을
조직의 도메인 언어에 맞게 파인튜닝하여
조직이 가장 자연스럽게 사용하는 언어로
검색할 수 있습니다.
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당신의 언어로 검색하세요
트웰브랩스의 파운데이션 모델을 귀사의 도메인 언어에 맞게 파인튜닝하여 팀이 가장 자연스럽게 사용하는 언어로 검색할 수 있습니다.
검색은 시작에 불과합니다.
주요 장면 추출
가장 임팩트 있는 장면을 자동으로 선별해 편집과 제작 프로세스를 단축합니다.
콘텐츠 탐색
방대한 영상 아카이브에서, 찾고 싶은 장면을 빠르게 검색하세요.
사용자 검색 지원
플랫폼 사용자들이 영상 속 원하는 순간을 쉽게 찾을 수 있도록 도와줍니다.
대규모 자산 관리
자연어로 수백만 개의 영상 데이터를 효율적으로 탐색하고 정리할 수 있습니다.
영상 기반 수사 지원
정밀한 장면 탐지로 정확히 포착해 조사 및 증거 확보에 활용할 수 있습니다.
다국어 검색
100개 이상의 언어를 지원해, 사용자들이 익숙한 언어로 영상 콘텐츠를 탐색할 수 있습니다.
맥락 기반 광고 매칭
콘텐츠 속 맥락을 이해하고 관련성 높은 광고를 자동으로 연결합니다.
도메인 특화 검색
각 산업의 언어와 개념에 맞게 모델을 파인튜닝하여 최적의 검색 결과를 받으세요.
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올림픽 영상 분류기
다양한 올림픽 스포츠 영상을
자동 분류하는 도구입니다.
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색상 탐지 어플리케이션
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빠르게 찾을 수 있습니다.
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유튜브
하이라이트 생성기
유튜브 영상의 하이라이트
타임스탬프를 자동으로 생성합니다.
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Python
Node
from twelvelabs import TwelveLabs import os client = TwelveLabs("<YOUR_API_KEY>") # Create new Index index = client.index.create( name="My First Index", engines=[ { "name": "marengo2.7", "options": ["visual", "audio"], }, ], ) # Create new Task on Index (Upload the video) video_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "<YOUR_FILE_PATH>") task = client.task.create(index_id=index.id, file=video_path, language="en") # Wait for indexing to finish task.wait_for_done() # Search from your index query = "An artist climbing up the ladder that he painted." result = client.search.query(index.id, query, ["visual", "audio"]) print(result)
Python
Node
from twelvelabs import TwelveLabs import os client = TwelveLabs("<YOUR_API_KEY>") # Create new Index index = client.index.create( name="My First Index", engines=[ { "name": "marengo2.7", "options": ["visual", "audio"], }, ], ) # Create new Task on Index (Upload the video) video_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "<YOUR_FILE_PATH>") task = client.task.create(index_id=index.id, file=video_path, language="en") # Wait for indexing to finish task.wait_for_done() # Search from your index query = "An artist climbing up the ladder that he painted." result = client.search.query(index.id, query, ["visual", "audio"]) print(result)
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from twelvelabs import TwelveLabs import os client = TwelveLabs("<YOUR_API_KEY>") # Create new Index index = client.index.create( name="My First Index", engines=[ { "name": "marengo2.7", "options": ["visual", "audio"], }, ], ) # Create new Task on Index (Upload the video) video_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "<YOUR_FILE_PATH>") task = client.task.create(index_id=index.id, file=video_path, language="en") # Wait for indexing to finish task.wait_for_done() # Search from your index query = "An artist climbing up the ladder that he painted." result = client.search.query(index.id, query, ["visual", "audio"]) print(result)
